一种复杂背景的手势特征点跟踪算法
为提高对手势特征点跟踪的精度和速度,提出一种快速、准确的复杂背景下手势特征跟踪方法.TLD(tracking-learning-detection)算法是近期颇受关注的一种单目标长时跟踪算法.在原始TLD算法的基础上,进行改进,包括:在TLD的跟踪器中对跟踪器的分布进行了特征点分布分析,对手势特征位置由粗到精进行检测,在TLD的检测器中引入基于马尔可夫模型的方向预测器,增强了对相似目标的辨识能力.实验表明,复杂背景下,改进后的TLD算法在保证速度下,具有更高的跟踪精度.
目标跟踪 手势特征点 马尔可夫模型 方向预测器
王铭航 柳培忠 洪铭 顾培婷
国立华侨大学工学院
国内会议
2015年中国人工智能学会神经网络与计算智能专委会年会暨第十三届泉州市科学技术协会年会
福建泉州
中文
117-120
2015-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）