典型文献
类肤色背景下的人脸追踪改进算法
文献摘要：
针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift(continuously adaptive mean-shift)算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法.在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM(support vector machines)构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景.随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪.考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则(pauta criterion)判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost(adaptive boosting)算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型.在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的追踪精度更高;相比近几年的追踪算法则在具有良好追踪精度的同时速度优势明显.
文献关键词：
人脸追踪;肤色分割;支持向量机;CamShift;异常值检测;AdaBoost
中图分类号：
作者姓名：
解梦达;孙鹏;张志豪;郎宇博;周纯冰;单大国
作者机构：
中国刑事警察学院 公安信息技术与情报学院,沈阳 110854;司法部司法鉴定重点实验室,上海 200063
文献出处：
引用格式：
[1]解梦达;孙鹏;张志豪;郎宇博;周纯冰;单大国-.类肤色背景下的人脸追踪改进算法)[J].计算机工程与应用,2022(18):205-217
A类：
pauta
B类：
人脸追踪,改进算法,色彩特征,CamShift,continuously,adaptive,mean,shift,背景干扰,异常问题,监测机制,YCbCr,色彩空间,非参数,肤色分割模型,support,vector,machines,定于,视频序列,视频帧,法色,直方图,当场,光照强度,拉依达准则,criterion,口内,定当,Adaboost,boosting,人脸检测,检测器,复检,OTB,目标追踪,追踪数据,追踪算法,时速,速度优势,异常值检测,AdaBoost
AB值：
0.33055
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