一种基于TLD的顾客进店实时检测算法

• 作者: 张京娟 黄海于
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 跟踪学习检测 人脸检测 多目标跟踪 Kalman 数据关联
• 年，卷（期）: 2016,（14）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 3297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.14.014

摘要

结合人脸检测算法和跟踪学习检测算法(Tracking Learning Detection,TLD)完成多个人脸的检测跟踪,用来实现对汽车4S店顾客的实时进店检测.由于采集图像序列帧率低,导致帧间人脸姿态变化大,容易出现目标丢失现象.本文采用Kalman滤波和最邻近数据关联方法,提出一种改进的基于TLD的顾客进店实时检测算法,有效改善了目标短暂丢失现象,增强了算法的鲁棒性.实验证明,该算法具有抵抗光线变化、小范围形变和短暂遮挡的优点,能够解决复杂环境中的实际问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄海于	西南交通大学信息科学与技术学院	30	159	6.0	11.0
2	张京娟	西南交通大学信息科学与技术学院	1	0	0.0	0.0