多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪

• 作者: 刘康 赖惠成
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 核相关滤波 多特征融合 尺度自适应 线性插值 模型更新 人脸跟踪
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 182-186
• 页数: 5页
• 分类号: TN820.4-34|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.10.040

摘要

针对传统核相关滤波(KCF)跟踪算法在人脸跟踪中无法处理尺度变化、严重遮挡等问题,提出一种多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪算法.该算法先对肤色与HOG特征进行融合来表征人脸,通过多通道相关滤波器定位人脸位置;学习一个一维的尺度滤波器来估计人脸的最优尺度;采用线性插值的方式对滤波器系数和人脸外观模型进行更新.实验结果表明,改进后的算法能明显提高跟踪的性能.通过定量与定性分析该算法对尺度变化、严重遮挡等问题有很好的鲁棒性,跟踪速度在36.7 f/s时达到实时应用的要求,优于近几年一些优秀的跟踪算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖惠成	新疆大学信息科学与工程学院	71	372	9.0	16.0
2	刘康	新疆大学信息科学与工程学院	3	1	1.0	1.0