以人脸为运动目标,利用图像的YUV模型和颜色检测算法在小范围内搜索,即时获得人脸的模板图像.在对序列图像进行目标搜索时,将金字塔方法和序贯相似匹配方法相结合,并采用粗精结合的两步匹配算法,获得运动目标的准确轨迹.实验证明,与传统的模板匹配算法相比,该算法的计算量大大降低,较大程度地提高了运动目标检测的速度.
针对背景复杂多变的视频人脸实时跟踪问题,从检测率、漏检率与错检率3个指标出发,通过改进样本选取的方式对训练样本的比例进行优化,得到一种快速人脸检测方法。在对卡尔曼的初始状态进行选取后,运用具有通过调整参数就能对被跟踪的人脸区域进行放大或者缩小功能的卡尔曼滤波方法来选取候选人脸区域,从而减少搜索时间,提高脸部区域检测速度,使基于检测的跟踪能得以实现。通过对2段视频中的人脸进行有效跟踪实验,验证了该方法的可行性。
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