【摘 要】
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传统的压缩感知跟踪是基于彩色视频图像序列中的目标跟踪,但在跟踪过程中可能会受到光照变化和旋转遮挡因素的影响,从而导致复杂环境下跟踪结果的鲁棒性不足.为了获得稳定的
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,新疆大学电气工程学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金(201233146-6)
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传统的压缩感知跟踪是基于彩色视频图像序列中的目标跟踪,但在跟踪过程中可能会受到光照变化和旋转遮挡因素的影响,从而导致复杂环境下跟踪结果的鲁棒性不足.为了获得稳定的跟踪结果,提出了一种基于深度信息的压缩感知人脸检测跟踪算法.首先,根据改进的质心分割算法确定首帧深度图中人脸的跟踪位置.其次,根据深度信息计算出深度图中每一点对应的平均曲率并形成平均曲率图.然后,基于平均曲率图随机提取压缩特征;最后,通过压缩降维,目标邻域搜索,迭代更新特征模板,计算出平均曲率图中下一帧人脸的最优跟踪位置,实现人脸跟踪.实验结果表
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