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基于深度學(xué)習(xí)輔助的動態(tài)人臉跟蹤方法

潘今一; 王欽; 王偉; 王亞蒙; 劉建烽 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院; 浙江杭州310023

摘要：動態(tài)人臉跟蹤過程中,現(xiàn)有的跟蹤算法存在快速運動、遮擋和頻繁進(jìn)出攝像機(jī)視野下無法及時判定跟蹤漂移導(dǎo)致跟蹤失敗,而目標(biāo)再出現(xiàn)時作為新的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤.針對以上難題,提出一種融合跟蹤校驗和深度學(xué)習(xí)識別輔助的動態(tài)人臉跟蹤算法(Kernelized correlation filter with verification and recognition,KCFVR).跟蹤算法核心是結(jié)合核相關(guān)濾波框架,通過跟蹤校驗算法判定人臉目標(biāo)是否跟蹤漂移導(dǎo)致跟蹤失敗;在目標(biāo)重新出現(xiàn)時,結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識別輔助方法判定是否為新目標(biāo).實驗結(jié)果表明:跟蹤校驗算法及時減少跟蹤誤差積累,識別輔助算法在跟蹤成功率及識別精度上,都取得較優(yōu)的實驗結(jié)果,實現(xiàn)同一人臉目標(biāo)的實時、持續(xù)跟蹤.

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