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人脸跟踪(方法总结)

方法一:使用直方图的方法计算:http:blog.csdn.netxiaoshengforeverarticledetails12422567这种方法的局限性很大,在实际

方法一:使用直方图的方法计算:

http://blog.csdn.net/xiaoshengforever/article/details/12422567

这种方法的局限性很大,在实际应用中可以说根本用不了,影响因素有:光线,姿势,脸的垂直或者左右角度偏差等都会影响到两幅图像的相似度。在例如证件照中那样的正脸图效果或许会更好。

方法二:MeanShift算法

MeanShift算法的原理:根据上一帧目标的直方图,及当前帧所得的图像来更新当前帧人脸位置。

优点:适合单目标跟踪,而且效果还不错。

缺点:当非目标与目标物体发生遮挡时,常常会导致目标的暂时消失,当目标再次出现时,往往不能很准确的继续跟踪到目标,因此,该算法的鲁棒性较差。

 

问题:使用该方法进行多目标跟踪时,在第一帧中若检测到两张脸,而且第二帧还是有两张脸出现,如何判断该使用哪张脸来跟踪当前帧的各个图像?

总结:个人认为,Meanshift算法在单目标跟踪系统中的效果还是可以的,尤其是在以下情况下:跟踪道路上的车辆,跟踪空旷区域内目标的移动轨迹等。

原理:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833

算法实现过程,在文章下方留言获得哦,,,,

方法三:


持续更新中,,,,,,


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