基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法

发布时间：2021-03-14 03:10

　　提出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法,采用不同的搜索半径和步长双重采样,运用NTSS搜索方法作为目标的检测方法。通过国际标准的人脸数据库AFW和MALF视频序列进行算法的测试,并使用中心距离均值算法对压缩感知算法和基于NTSS压缩感知的人脸跟踪算法进行比对,得出基于NTSS和压缩感知的人脸跟踪算法最大可降低59. 01%的误差;此外NTSS压缩感知人脸跟踪算法在人脸发生遮挡再跟踪、人脸几何变换和在暗光条件下具有较好的鲁棒性。 

【文章来源】：实验室研究与探索. 2019,38(03)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

压缩感知理论框架1．1信号的稀疏表示方法

NTSS搜索目标过程MAD平均绝对误差函数计算过程如下:

第1帧的处理流程(图中的数字表示的是先后顺序)此后在与目标位置l1相距

【参考文献】：
期刊论文
[1]遮挡情况下多尺度压缩感知跟踪[J]. 张丽娟,纪峰,常霞,李泽仁.  红外技术. 2015(12)
[2]一种改进的实时压缩跟踪算法[J]. 钟权,周进,吴钦章,王辉,雷涛.  光电工程. 2014(04)
[3]基于压缩感知的多特征实时跟踪[J]. 朱秋平,颜佳,张虎,范赐恩,邓德祥.  光学精密工程. 2013(02)



本文编号：3081383