针对传统时空上下文跟踪方法存在模型漂移问题,提出了一种模型自适应阈值分割的人脸跟踪方法。通过在传统的时空上下文方法中引入目标区域的子块自适应分割方法,增强空间信息对目标与背景的判别作用,降低目标置信图的表征误差;同时,采用跟踪连续加权平均的方法对模型精确性进行实时判断,联合粒子滤波进行状态预测,有效克服误差累积引起的模型偏移问题。实验结果显示,方法具有较高的跟踪精度和稳定性,且满足视频实时性处理的需求。
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