一种改进的Condensation人脸特征点跟踪算法

摘要

Condensation跟踪算法只能完成一些简单的目标跟踪.由于人脸容易出现被遮挡,姿态和表情也经常发生变化,导致人脸特征点极易跟踪失败.针对这些复杂变化,提出一种改进的Condensation人脸特征点跟踪算法.该算法对跟踪的特征点利用增量PCA方法实现特征基和均值的在线更新,同时,加入一个遗忘因子,使得在新样本的更新过程中,考虑了旧样本的存在,更新了均值.实验证明,该算法可以有效地克服复杂变化带来的影响,实现了人脸特征点的准确跟踪.