基于HOG-SVM的飞行员头位跟踪方法研究

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针对飞行员的座舱模拟训练中头部姿态解算过程存在的光学变化、姿态变换、物体遮挡等诸多干扰,提出了一种基于方向梯度直方图和支持向量机的头位跟踪方法,用于在模拟飞行训练中对飞行员的头部姿态进行解算.算法首先使用HOG与SVM结合的方法对人脸进行检测,然后依据关键点热图标记人脸关键点,最后应用POSIT算法对头部姿态进行估计,实现头部姿态的实时解算和跟踪.实验结果表明,相比于传统机械、传感器等手段,所采用的方法在连续视频中对飞行员头部检测跟踪的准确度高,实时性强,鲁棒性好.
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