基于强跟踪滤波器预测的主动表观模型人脸特征点跟踪

？利用主动表观模型(aam)可以对视频序列中人脸进行特征点定位，当目标对象与初始位置偏离过大时，就会使拟合过程陷入局部最小，使迭代无法收敛到正确位置，造成定位失败。针对此问题，提出了一种基于强跟踪滤波器(stf)预测的aam(stf-aam)人脸特征点跟踪方法。首先，将视频中头部运动看成动态系统，然后利用强跟踪滤波器对其进行预测跟踪，从而找到每一帧的拟合初始位置并进行拟合运算。由于视频序列中每一帧中的拟合初始位置都能被快速找到，从而取得了比较精确、快速的跟踪结果。实验结果表明，所提方法与传统方法相比在保证拟合精度的同时，提高了算法的跟踪定位速度。