基于Adaboost首帧检测的时空上下文人脸跟踪算法

• 作者: 孙俊喜 张尧 才华 李心达 米晓红
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 时空上下文 Adaboost算法 Kalman滤波 视觉跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 314-320
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2019152

摘要

针对时空上下文算法首帧需进行手动框选及选择偏差带来后续跟踪干扰的不足,提出利用Adaboost算法进行首帧检测,引入Kalman预测机制辅助时空上下文算法进行跟踪.当出现遮挡、抖动等问题时,保证跟踪稳定地进行,提高算法鲁棒性.在Shelter1等3组公共数据集上进行对比实验的结果表明,该算法能实现首帧自动检测功能,后续跟踪算法的鲁棒性及跟踪效果也得到明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	米晓红	河南科技大学管理学院	5	7	2.0	2.0
2	孙俊喜	东北师范大学信息科学与技术学院	12	169	6.0	12.0
3	张尧	长春理工大学电子信息工程学院	3	9	1.0	3.0
4	李心达	长春理工大学电子信息工程学院	1	0	0.0	0.0