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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明公开了一种基于CAMShift算法的低光照下人脸跟踪方法，包括以下步骤：S1：读取跟踪视频序列，得到当前帧图像的跟踪目标；S2：利用马尔科夫预测器得到下一帧图像的跟踪目标的位置，并确定搜索窗口；S3：提取H分量，得到颜色概率分布图；S4：统计当前帧图像中各个纹理级别像素的个数，得到纹理概率分布图；S5：将颜色概率分布图和纹理概率分布图进行融合运算，得到当前灰度图；S6：将当前灰度图作为当前帧图像，返回步骤S2；并重复步骤S2‑S6，更新马尔科夫预测器，确定新的搜索窗口，继续下一帧图像的目标跟踪。在低光照情况下，利用纹理特征代替传统算法中的颜色特征，降低背景光照对跟踪目标的影响。
主权项：1.一种基于CAMShift算法的低光照下人脸跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：读取跟踪视频序列，并进行初始化，得到当前帧图像的跟踪目标；S2：根据当前帧图像的跟踪目标，利用马尔科夫预测器得到下一帧图像的跟踪目标的位置，并确定搜索窗口；S3：利用CAMShift算法提取当前帧图像的H分量，得到搜索窗口的颜色概率分布图；S4：利用LBP算法统计当前帧图像中各个纹理级别像素的个数，得到搜索窗口的纹理概率分布图；S5：将颜色概率分布图和纹理概率分布图进行融合运算，得到当前灰度图；S6：将当前灰度图作为当前帧图像，返回步骤S2；并重复步骤S2-S6，更新马尔科夫预测器，确定新的搜索窗口，继续下一帧图像的目标跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种基于CAMShift算法的低光照下人脸跟踪方法
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