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基于改进粒子滤波的实时鲁棒人脸跟踪算法

段其昌  周奇  段盼  
【摘要】:针对使用单一颜色直方图作为线索的粒子滤波人脸跟踪算法容易受背景干扰的缺点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波(PSOPF)的人脸跟踪算法.此算法用AdaBoost分类器进行目标跟踪的初始化和模板更新,通过PSO算法对粒子分布进行优化来解决粒子退化问题.实验表明,该跟踪方法能以较少的粒子,实现对人脸鲁棒的跟踪,有效处理人脸旋转,光线变化,背景干扰和部分遮挡问题,并能满足一般实时眭(30fps)的要求.

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