一种适用于井下人脸跟踪的改进主动形状模型

发布时间：2018-05-28 04:00

  本文选题：煤矿井下 + 人脸跟踪　； 参考：《工矿自动化》2017年03期

【摘要】：针对煤矿井下光照变化较大、矿工脸部受污染及遮挡等情况下主动形状模型(ASM)应用于井下人脸跟踪精度低的问题,提出了一种改进ASM。首先选用专用的训练样本集,通过定义镜像图像形成镜像样本集,然后对镜像样本集进行对数尺度化处理,并用相关块模型作为ASM的学习模型进行训练。实验结果表明,改进ASM能有效提高煤矿井下人脸跟踪精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the active shape model (ASM) is applied to the underground face tracking with a large variation of illumination and the polluted face of the miners, an improved ASM-based face tracking method is put forward in order to solve the problem of the low precision of the active shape model applied to the underground face tracking. Firstly, the special training sample set is selected, then the mirror image sample set is formed by defining the image, then the mirror image sample set is processed by logarithmic scaling, and the correlation block model is used as the learning model of ASM. The experimental results show that the improved ASM can effectively improve the precision of face tracking in coal mine.
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;太原科技大学计算机科学与技术学院;
【基金】：“十二五”山西省科技重大专项资助项目(20121101001) 山西省科技攻关项目(20141039)
【分类号】：TD76;TP391.41

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本文编号：1945168