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   特征空间模型 在 计算机软件及计算机应用 分类中 的翻译结果: 查询用时:0.06秒
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特征空间模型
相关语句
  feature space model
    In the field of human face tracking, we contrast several main similarity methods nowadays, and adopt a method of human face tracking based on feature space model.
    在人脸跟踪领域,本文对比了当前几种主要的相似度匹配方法,采用了一种基于特征空间模型的人脸跟踪方法。
短句来源
    The method establishes the feature space model according to the conversion relations of color images and gray images.
    该方法根据彩色图像到灰度图像的转换关系,建立特征空间模型;
短句来源
    Then, it establishes a feature space model, uses a similarity function to choose the optimal feature space, which simplifies the tracking difficulty and reduces the number of features.
    然后建立特征空间模型,用相似度函数选取最优的特征空间,简化跟踪难度,减少特征的数量,实现人脸的跟踪。
短句来源
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This paper proposes a new method of detecting and tracking video-based human faces, which includes the aspects of human face detection and object tracking. First, in order to implement human face detection, the algorithm extracts the profile features of human face training samples and uses SVM to classify those features. Then, it establishes a feature space model, uses a similarity function to choose the optimal feature space, which simplifies the tracking difficulty and reduces the number of features. Experiments...

This paper proposes a new method of detecting and tracking video-based human faces, which includes the aspects of human face detection and object tracking. First, in order to implement human face detection, the algorithm extracts the profile features of human face training samples and uses SVM to classify those features. Then, it establishes a feature space model, uses a similarity function to choose the optimal feature space, which simplifies the tracking difficulty and reduces the number of features. Experiments show that the method is robust and fast, even when the color of the background and the tracked objects are very similar, and it can accurately track and locate the object human face.

本文提出了一种视频人脸的定位与跟踪算法,包括人脸检测和人脸跟踪两个方面。该算法首先提取人脸训练样本的轮廓,抽取轮廓特征,用支持向量机对轮廓特征进行分类,实现人脸的检测;然后建立特征空间模型,用相似度函数选取最优的特征空间,简化跟踪难度,减少特征的数量,实现人脸的跟踪。实验表明,算法鲁棒性好、速度快,在背景与跟踪目标颜色非常接近的情况下,也能够准确地跟踪和定位出目标人脸。

 
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