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ASM已经被广泛应用于视频流中的人脸跟踪,但大多局限于头部运动较缓慢的正面人脸跟踪,很难精确跟踪复杂背景、恶劣光照和部分遮挡条件下的人脸。本文结合粒子滤波预测跟踪人脸,改进传统ASM方法,实现人脸特征点的精确定位。实验表明,该方法能有效提高ASM搜索的精确度和鲁棒性。
基于自适应粒子滤波的ASM新技术
【摘 要】
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ASM已经被广泛应用于视频流中的人脸跟踪,但大多局限于头部运动较缓慢的正面人脸跟踪,很难精确跟踪复杂背景、恶劣光照和部分遮挡条件下的人脸。本文结合粒子滤波预测跟踪人
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机科学与应用
【发表日期】
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2011年3期
【基金项目】
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感谢国家自然科学基金60973070对本项目的支持
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