【摘 要】
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为了降低识别复杂度,提高识别效率,实现手势的快速高效跟踪,提出一种分情况检测思想和搜索框概念。首先对图像进行细检测,得到目标的准确位置,然后通过粗检测与跟踪相结合的
【机 构】
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中国工程物理研究院计算机应用研究所,北京大学信息科学技术学院,深港产学研基地
【基金项目】
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中国工程物理研究院科学技术发展基金(2012A0403021);深圳技术创新计划(CXZZ20120831104503786)资助
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为了降低识别复杂度,提高识别效率,实现手势的快速高效跟踪,提出一种分情况检测思想和搜索框概念。首先对图像进行细检测,得到目标的准确位置,然后通过粗检测与跟踪相结合的方式进行目标跟踪,并对跟踪结果进行修正和可信度判断。实验结果显示:算法对图像手势的平均检测跟踪正确率可以达到97.36%,且保证平均漏检率在5%以下,对各种外界因素具有较好的鲁棒性;算法对视频图像的处理速度达19.42帧/秒,满足人机交互系统中的实时性需求;与TLD算法相比,本算法在处理速度上有数量级的改善,算法结果的正确率也有明显优势。
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