基于SURF特征点的多人脸跟踪方法研究

作     者：稂龙亚 钱雪忠 Lang Longya;Qian Xuezhong

作者机构：江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 

基　　金：国家自然科学基金项目(61103129) 江苏省科技支撑计划项目(BE2009009) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2015年第32卷第2期

页      码：178-181页

摘      要：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-Tomasi)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。

主 题 词：SURF算法 KLT算法 特征点匹配 特征点提取 多人脸跟踪 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2015.02.045

馆 藏 号：203123310...