多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪

作者：刘康; 赖惠成^*

来源：现代电子技术, 2019, 42(10): 182-186.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.10.040

• 核相关滤波
• 多特征融合
• 尺度自适应
• 线性插值
• 模型更新
• 人脸跟踪

针对传统核相关滤波(KCF)跟踪算法在人脸跟踪中无法处理尺度变化、严重遮挡等问题,提出一种多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪算法。该算法先对肤色与HOG特征进行融合来表征人脸,通过多通道相关滤波器定位人脸位置;学习一个一维的尺度滤波器来估计人脸的最优尺度;采用线性插值的方式对滤波器系数和人脸外观模型进行更新。实验结果表明,改进后的算法能明显提高跟踪的性能。通过定量与定性分析该算法对尺度变化、严重遮挡等问题有很好的鲁棒性,跟踪速度在36.7 f/s时达到实时应用的要求,优于近几年一些优秀的跟踪算法。

• 单位
  新疆大学