基于时空上下文和随机森林的人眼跟踪定位算法研究

• 作者: 刘俊 刘林涛 汪相如 董雪莹 黄子强
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 级联分类器 随机森林 时空上下文 人脸检测 人眼定位
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 443-449
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20183305.0443

摘要

为了得到人眼跟踪过程中更好的鲁棒性和实时性以及跟踪精度,提出一种基于自适应增强分类算法(AdaBoost)、随机森林(RF)和时空上下文(STC)的重定位跟踪算法.该算法结构分为3层,分别为AdaBoost人脸检测 、STC人脸跟踪和RF人眼定位.首先,利用AdaBoost在第一帧识别出人脸,从而提取出人脸窗口.接着,使用时空上下文跟踪算法进行人脸跟踪.然后,联合定向梯度直方图(HOG)算法进行相似度判断,以达到目标丢失后继续跟踪的目的 .最后,采用随机森林算法进行人眼定位.实验结果表明,与传统的随机森林人眼跟踪算法相比,该算法在跟踪速度达到原方法的2倍左右,并在跟踪精度和鲁棒性上和原算法相同.基本满足在裸眼3D显示时人脸跟踪和人眼定位的精度高 、实时性快 、鲁棒性好的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄子强	电子科技大学电子科学技术研究院	75	532	13.0	19.0
2	刘俊	电子科技大学电子科学技术研究院	8	30	4.0	5.0
3	汪相如	电子科技大学光电科学与工程学院	15	60	5.0	6.0
4	刘林涛	电子科技大学电子科学技术研究院	1	5	1.0	1.0
5	董雪莹	贵州大学大数据与信息工程学院	1	5	1.0	1.0