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公开(公告)号：CN103593679A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201210292291.7
申请日：2012-08-16
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于在线机器学习的视觉人手跟踪方法，本发明属于智能人机交互领域。本方法为：1)在人手图像中圈定人手目标；2)对图像进行特征提取，训练霍夫森林检测器；同时在目标窗口中进行特征点检测来初始化子跟踪器中的特征点群；3)对于后续拍摄的每一帧图像，进行特征提取，然后利用霍夫森林检测器在局部搜索窗口中进行人手检测，确定当前帧的目标窗口；如果检测失败，则采用子跟踪器估计的上一帧处于目标上的特征点在当前帧的位置，得到成功跟踪的特征点，如果成功跟踪的特征点数相对于特征点群总特征点数比例大于设定阈值，则认为跟踪有效，反之子跟踪器跟踪无效。本方法实现跟踪器和检测器的互补，来获得更加鲁棒的跟踪结果。
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