摘要：融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在下一帧中的位置.实验结果表明,该算法和传统的基于颜色直方图特征的均值漂移算法相比具有更准确的跟踪结果,并且对于目标遮挡和姿势改变的视频序列具有更强的鲁棒性.

摘要：现有的性别识别算法往往是基于特定人脸数据库进行识别的,由于人脸的复杂度和多样性,在实际应用场景中存在较大缺陷.为此,提出一种基于Gabor小波加权组合特征的性别识别算法.首先对人脸区域进行预处理,调整光照、姿势等进行去噪,通过Gabor小波变换得到人脸的特征向量;然后利用梯度值构造一个权值矩阵对人脸特征进行组合,在显著降维的同时获取有效的组合特征;再对该特征向量进行主成分分析,进一步降维得到加权组合特征;最后将大量训练样本的加权组合特征用支持向量机进行有监督式学习,得到一个二分类的性别分类器.实验结果表明,针对现实场景中的人脸图片,该算法比现有算法具有更高的识别准确率.