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以人臉為運動目標,利用圖像的YUV模型和顏色檢測算法在小范圍內(nèi)搜索,即時獲得人臉的模板圖像.在對序列圖像進行目標搜索時,將金字塔方法和序貫相似匹配方法相結(jié)合,并采用粗精結(jié)合的兩步匹配算法,獲得運動目標的準確軌跡.實驗證明,與傳統(tǒng)的模板匹配算法相比,該算法的計算量大大降低,較大程度地提高了運動目標檢測的速度.
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針對背景復雜多變的視頻人臉實時跟蹤問題,從檢測率、漏檢率與錯檢率3個指標出發(fā),通過改進樣本選取的方式對訓練樣本的比例進行優(yōu)化,得到一種快速人臉檢測方法。在對卡爾曼的初始狀態(tài)進行選取后,運用具有通過調(diào)整參數(shù)就能對被跟蹤的人臉區(qū)域進行放大或者縮小功能的卡爾曼濾波方法來選取候選人臉區(qū)域,從而減少搜索時間,提高臉部區(qū)域檢測速度,使基于檢測的跟蹤能得以實現(xiàn)。通過對2段視頻中的人臉進行有效跟蹤實驗,驗證了該方法的可行性。
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