基于组合分片模型和粒子滤波的人脸跟踪算法

• 作者: 李苗祎 杨伟 王军 石林玉 谢维成
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 组合分片模型 Bhattacharyya系数 优化组合重采样算法 粒子滤波算法 人脸跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 626-630
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.02.067

摘要

针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状,改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能,提高跟踪算法准确性.改进算法采用粒子滤波算法,同时通过优化组合重采样算法提高算法的跟踪性能;组合分片模型结合水平竖直分片模型和环形分片模型的优点,通过Bhattacharyya系数进行模型相似性度量,高效克服人脸跟踪中遮挡问题和背景干扰问题.实验通过改进算法和对比算法在多变化人脸视频集进行跟踪,证明改进算法提高了对人脸目标的跟踪成功率,实现了算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰三种因素综合性能的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢维成	西华大学电气与电子信息学院	42	112	6.0	8.0
2	王军	西华大学电气与电子信息学院	99	727	15.0	22.0
3	杨伟	西华大学电气与电子信息学院	28	190	6.0	13.0
4	石林玉	西华大学电气与电子信息学院	4	16	2.0	4.0
5	李苗祎	西华大学电气与电子信息学院	1	2	1.0	1.0