基于时空上下文学习的实时人脸跟踪方法及系统
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基于时空上下文学习的实时人脸跟踪方法及系统
来源:北方有色网
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简介: 本发明涉及计算机视觉处理技术领域,本发明公开了一种基于时空上下文学习的实时人脸跟踪方法,其具体包括以下的步骤:步骤一、初始帧人脸检测与目标人脸确定:通过人脸检测器检测得到初始帧内所有人脸的位置,并将确定的目标人脸位置传递给跟踪器,开启跟踪;步骤二、历史帧信息学习与模块更新;步骤三、当前帧候选目标人脸确定:步骤四、当前帧目标位置确定:从第2帧开始,对于第n帧,n>1,将候选目标人脸与更新后的跟踪结果进行融合,得到目标人脸在当前帧的最终位置。通过上述方法更新跟踪器和效判器,从而使得跟踪与人脸检测结果在学习的构架下进行有效融合,使得跟踪适应长时间跟踪面临的典型问题,同时解决干扰人脸造成的跟踪漂移或失效问题。
本发明涉及计算机视觉处理技术领域,本发明公开了一种基于时空上下文学习的实时人脸跟踪方法,其具体包括以下的步骤:步骤一、初始帧人脸检测与目标人脸确定:通过人脸检测器检测得到初始帧内所有人脸的位置,并将确定的目标人脸位置传递给跟踪器,开启跟踪;步骤二、历史帧信息学习与模块更新;步骤三、当前帧候选目标人脸确定:步骤四、当前帧目标位置确定:从第2帧开始,对于第n帧,n>1,将候选目标人脸与更新后的跟踪结果进行融合,得到目标人脸在当前帧的最终位置。通过上述方法更新跟踪器和效判器,从而使得跟踪与人脸检测结果在学习的构架下进行有效融合,使得跟踪适应长时间跟踪面临的典型问题,同时解决干扰人脸造成的跟踪漂移或失效问题。
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