复杂背景下基于运动特征的人面定位

对传统的光流算法进行了改进 ,提出了一种新的分割图像的方法 ,并与传统的神经网络算法相结合 ,通过两步定位模型 ,进行人面定位。其中 ,搜索定位是本系统最关键的一步 ,采用两步法 ,首先进行候选人面区域的分割 ,然后进行基于神经网络的人面精确定位。实验结果表明 ,采用的两步法在复杂背景下具有运动特征的人面定位过程中 ,具有实时性、鲁棒性好及实用性强的诸多优点 ,通过实验 ,取得了满意的效果。并且所涉及的人面定位系统将是后阶段完整人面识别系统的重要组成部分。