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文檔簡介
1、在眾多的人臉跟蹤算法中，Mean Shift(均值偏移)算法作為一種無參數(shù)密度估計的高效的模式匹配算法，很容易作為一個模塊和其它算法集成，在跟蹤領(lǐng)域已得到廣泛的研究和應(yīng)用。 但是Mean Shift算法本身也存在一些不足，在基于Mean Shift算法的人臉跟蹤系統(tǒng)中，它只利用了人臉的膚色信息，沒有利用目標(biāo)的運動信息，當(dāng)出現(xiàn)遮擋時，容易丟失目標(biāo)，導(dǎo)致跟蹤失敗。本文針對這些不足，提出兩種改進(jìn)的算法： 本文首先提出一種Mea
2、n Shift和Kalman濾波相結(jié)合的算法。Kalman濾波預(yù)測目標(biāo)在本幀的可能位置，Mean Shift算法在該點鄰域內(nèi)搜索，減小了搜索區(qū)域，提高了系統(tǒng)的實時性。實驗結(jié)果表明，該算法對快速運動目標(biāo)的跟蹤效果良好，而且能較好地解決遮擋引起的目標(biāo)丟失問題。 Kalman濾波是線性預(yù)測器，無法預(yù)測復(fù)雜運動的目標(biāo)。為此，本文提出一種Mean Shift和粒子濾波相結(jié)合的算法，利用Mean Shift算法把重采樣后的粒子收斂到可能的目
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