基于深度學習輔助的動態人臉跟蹤方法
摘要：動態人臉跟蹤過程中,現有的跟蹤算法存在快速運動、遮擋和頻繁進出攝像機視野下無法及時判定跟蹤漂移導致跟蹤失敗,而目標再出現時作為新的目標進行跟蹤.針對以上難題,提出一種融合跟蹤校驗和深度學習識別輔助的動態人臉跟蹤算法(Kernelized correlation filter with verification and recognition,KCFVR).跟蹤算法核心是結合核相關濾波框架,通過跟蹤校驗算法判定人臉目標是否跟蹤漂移導致跟蹤失敗;在目標重新出現時,結合深度學習網絡識別輔助方法判定是否為新目標.實驗結果表明: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,都取得較優的實驗結果,實現同一人臉目標的實時、持續跟蹤.
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系浙江工業大學學報雜志社
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