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文章通过Kalman滤波器预测由Camshift算法检测到的人脸窗1：7在下一帧图像可能出现的位置,进行下一帧图像的人脸跟踪．其中,Kalman滤波器的使用克服了单纯使用Cam-shift跟踪在遮挡或者丢失跟踪物体的不足,可以大大提高人脸跟踪的正确率． 相似文献
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针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性. 相似文献
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