基于特征组合的人脸跟踪方法

• 作者: 夏思宇 夏良正 潘泓 金立左
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸跟踪 特征组合 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 15-19
• 分类号: TP391
• 字数: 3322字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.01.003

摘要

针对复杂背景下的彩色视频序列图像,提出一种基于多特征组合的人脸跟踪方法.该方法采用肤色特征与运动特征来描述视频序列图像中的人脸,分别构造特征似然作为区分人脸目标与背景的置信度,并利用粒子滤波框架原理,用组合的特征似然来表征粒子权重.该方法中提出的自肤色检测算法避免了光线与类肤色像素对肤色特征的影响.在跟踪过程中根据分类性能对特征进行动态组合,在粒子滤波过程中采用一种动态模型,实现了复杂背景下的人脸自由运动的跟踪.对各种测试序列图像的实验结果表明,与采用单一特征的跟踪方法相比,该方法有效地提高了复杂背景下人脸自由运动的跟踪稳定度,且实时性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏良正	东南大学自动化学院	63	1121	19.0	30.0
2	潘泓	东南大学自动化学院	17	198	8.0	13.0
3	金立左	东南大学自动化学院	72	548	11.0	21.0
4	夏思宇	东南大学自动化学院	14	143	7.0	11.0