10.3969/j.issn.1000-386x.2015.02.045
基于 SURF 特征点的多人脸跟踪方法研究
针对视频序列中多目标人脸跟踪问题，提出一种基于 SURF（Speed-Up Robust Features）特征和 KLT（Kanade-Lucas-Toma-si）匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过融合该方法，创新性地设计了一种多人脸跟踪系统框架，在目标出现明显的姿态、尺寸变化，或者遭遇局部遮挡、光照不充分等复杂环境干扰下，能够实现对目标人脸稳定跟踪。通过多组实验数据的对比，证明了该跟踪方法比 Mean shift 算法、传统 KLT 算法具有更好的鲁棒性，能获得更精确的运动信息；验证了多人脸跟踪系统能够在复杂环境下实现对多人脸的有效跟踪。
SURF算法、KLT算法、特征点匹配、特征点提取、多人脸跟踪
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61103129；江苏省科技支撑计划项目BE2009009
2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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