Face Tracking Algorithm Based on Sequential Monte Carlo Filter
Face Tracking Algorithm Based on Sequential Monte Carlo Filter
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基于序列蒙特卡罗滤波器的人脸跟踪算法
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amr.430-432.1777
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发表时间：
2012-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jiang Yongcheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Du,Yunming;Yan,Bingbing;Jiang Yongcheng
在HSV颜色空间中，针对颜色分布和空间布局，提出了一种利用颜色和空间信息的序贯蒙特卡罗滤波后验跟踪算法。目标模型由跟踪人脸区域的空间颜色信息定义。通过计算样本和目标之间的特征距离，可以计算出每个样本的权值和状态向量的后验。样本分布趋于状态分布，强大数定律保证了状态分布的有效性。最后给出了加权样本跟踪的仿真结果。实验结果表明，概率方法是简单和计算效率。此外，该算法基于序贯蒙特卡罗滤波器，能够在各种复杂条件下较好地预测人脸位置并跟踪其运动轨迹。
Incorporating color distribution and spatial layout, this paper proposes a sequential Monte Carlo filter posterior tracking algorithm using color and spatial information in HSV color space. The target model is defined by the spatial color information of the tracking face region. By computing the characteristic distance between sample and target, different weights associated with every sample and the posterior of state vector can be computed. The samples distribution trends to the state distribution, whose validity is guaranteed by the strong law of large numbers. The tracking results using weighted samples are given in simulation. Experimental results show the probabilistic approach is simple and computationally efficient. In addition, this algorithm based on the sequential Monte Carlo filter could predict the location of face and track its trajectory satisfactorily in various complex conditions.
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DOI：
10.1007/978-1-4757-3437-9
发表时间：
2001
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Doucet;Nando de Freitas;N. Gordon
通讯作者：
A. Doucet;Nando de Freitas;N. Gordon
影响因子：
4.7
作者：
Brasnett, Paul;Mihaylova, Lyudmila;Canagarajah, Nishan
通讯作者：
Canagarajah, Nishan
DOI：
10.1007/b97917
发表时间：
2004
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Goos;J. Hartmanis;J. Leeuwen;N. Sebe;M. Lew;Thomas S. Huang
通讯作者：
G. Goos;J. Hartmanis;J. Leeuwen;N. Sebe;M. Lew;Thomas S. Huang
影响因子：
2.5
作者：
Pradipta Sarkar
通讯作者：
Pradipta Sarkar