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    題名: Seamless Integration of Multi-Face Detection and Tracking Meth
    作者: 黃雅軒
    huang, yea-shuan
    貢獻者: 資訊工程學系
    Computer Science & Information Engineering
    關鍵詞: 人臉追蹤;多實例學習;遮蔽偵測;遮蔽還原
    Face Tracking;Multi-Instance Learning;Occlusion Detection;Occlusion Recovery
    日期: 2012
    上傳時間: 2014-06-27 01:46:35 (UTC+8)
    摘要: 本論文提出一種與人臉偵測處理緊密結合的人臉追蹤技術。一開始得到人臉區域之後,會先隨機取樣並使用隨機產生的海爾特徵來計算特徵值,接著利用結合多實例學習及Online-AdaBoost等概念的Online-MILBoost演算法來訓練人臉追蹤模型,然後使用訓練出來的追蹤模型來進行人臉的追蹤。為了避免在追蹤時錯誤的持續累積,我們在追蹤到的人臉區域附近,進行人臉偵測處理,當偵測到人臉時,則利用人臉偵測的結果來取代追蹤的資訊,以達到更好的追蹤效果。本論文也對多人臉追蹤時的遮蔽狀況進行改善處理,首先,會利用遮蔽判斷流
    This paper presents a face detection process and integration of face tracking technology. Face region to get started after a random sampling will be randomly generated and used to calculate the characteristic features of the value of Haar, and then use wi
    顯示於類別:[資訊工程學系] 期刊論文

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