改进的核相关滤波跟踪算法

针对核相关滤波算法在目标跟踪过程中尺度特定和遮挡判断失败的问题,文中提出一种利用自适应特征融合的位置滤波器来判断目标是否被遮挡的方法。该方法检测到峰值旁瓣比异常时,停止模型自适应更新,启动在线重检测;并结合尺度金字塔中的尺度滤波器来确定目标尺寸,从而得出精准的目标位置。实验通过复杂背景下的10组运动视频来评估改进算法的性能。与基础核相关滤波算法相比,改进算法的平均中心位置误差降低了36.683 pixel;在像素阈值设为20 pixel时,平均距离精度提升了44.632%;在边界框重叠阈值设为0.5时,重叠精度提升了46.453%。     

基于视频的人脸检测算法研究

针对传统AdaBoost算法在视频中检测人脸误检率较高的问题,文中提出了一种结合运动分析和肤色检验的改进型人脸检测算法。该方法通过运动检测来提取运动前景,并选择肤色模型对人脸肤色进行相似度求取,利用几何特征进一步缩小检测范围;采用增加新Haar特征和改进权重更新方式的改进型AdaBoost算法对人脸候选区域进行实时检测。实验结果表明,与传统AdaBoost方法和增加肤色检验的AdaBoost方法相比,该方法的误检率分别降低了18.68%和8.79%,检测时间则分别缩短约800 ms和250 ms。