论文研究基于组合分片模型和粒子滤波的人脸跟踪算法.pdf

针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状，改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能，提高跟踪算法准确性。改进算法采用粒子滤波算法，同时通过优化组合重采样算法提高算法的跟踪性能；组合分片模型结合水平竖直分片模型和环形分片模型的优点，通过Bhattacharyya系数进行模型相似性度量，高效克服人脸跟踪中遮挡问题和背景干扰问题。实验通过改进算法和对比算法在多变化人脸视频集进行跟踪，证明改进算法提高了对人脸目标的跟踪成功率，实现了算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰三种因素综合性能的提升。