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摘要
在低光照的情况下,传统的CAMShift在对人脸跟踪时存在亮度较低,跟踪不到目标、目标运动较快,以至于目标跟丢、目标容易受遮挡等问题。针对传统算法存在的一系列问题,提出一种改进的CAMShift算法,将马尔科夫方向预测与LBP纹理特征融入CAMShift算法中。采用LBP纹理特征对跟踪目标进行检测,可以在低光照情况下获取与目标更接近、更好的目标特征与边界框,提高算法的跟踪准确率;针对低光照情况下或在受遮挡情况下目标丢失的问题,采用马尔科夫算法进行目标运动的方向预测,可以缩小检测的位置区域,提高算法的效率。对比实验结果表明,改进算法与传统算法相比具有较高的准确率和实时性。
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单位四川轻化工大学
