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一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:15
摘 要:提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Ka
  • 【题 名】一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法
  • 【作 者】陈远 陈锻生
  • 【机 构】华侨大学计算机科学与技术学院 福建泉州362021
  • 【刊 名】《华侨大学学报:自然科学版》2010年 第3期 282-287页 共6页
  • 【关键词】多姿态人脸 连续AdaBoost算法 特征查找表 局部二值模式
  • 【文 摘】提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Kalman滤波器来预测目标人脸的运动信息,快速地跟踪到目标人脸.实验表明,在复杂的跟踪条件下,这种算法比原始的仅采用颜色直方图信息的Meanshift和Camshift算法,在跟踪速度和精度上有显著的提高.
 
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  • (1) 多姿态人脸,连续AdaBoost算法,特征查找表,局部二值模式
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