检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐杰 郭春赫 孙超 邓湘奇 XU Jie;GUO Chunhe;SUN Chao;DENG Xiangqi(School of Electronic and Information Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology,Harbin 150022, China)
机构地区:[1]黑龙江科技大学电子与信息工程学院,哈尔滨150022
出 处:《实验室研究与探索》2019年第3期68-71,164,共5页Research and Exploration In Laboratory
基 金:黑龙江省自然科学基金面上项目(F200921)
摘 要:提出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法,采用不同的搜索半径和步长双重采样,运用NTSS搜索方法作为目标的检测方法。通过国际标准的人脸数据库AFW和MALF视频序列进行算法的测试,并使用中心距离均值算法对压缩感知算法和基于NTSS压缩感知的人脸跟踪算法进行比对,得出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法最大可降低59. 01%的误差;此外NTSS压缩感知人脸跟踪算法在人脸发生遮挡再跟踪、人脸几何变换和在暗光条件下具有较好的鲁棒性。This paper proposes a face tracking algorithm based on NTSS and compressed sensing. It uses different search radius and step double sampling, and uses NTSS search method as the target detection method. The algorithm is tested by the international standard face database AFW and MALF video sequences, and the central distance mean algorithm is used to compare the compressed sensing algorithm with the face tracking algorithm based on NTSS compressed sensing. The results are that the face tracking algorithm can reduce the error by 59.01%. In addition, the NTSS compressed sensing face tracking algorithm has better robustness in face occlusion re-tracking, face geometric transformation and under dark conditions.
分 类 号:TP311.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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