78、视频人脸实时概率跟踪与鲁棒虹膜定位技术

视频人脸实时概率跟踪与鲁棒虹膜定位技术

视频人脸实时概率跟踪

实验设置

• 数据集 ：收集了两组短视频序列，16 个验证序列用于调整主要参数，5 个测试序列用于评估人脸跟踪的整体性能。序列拍摄旨在隔离变异性来源，使不同参数的调整尽可能独立。
  • 水平运动序列用于调整 σx。
  • 垂直运动序列用于调整 σy。
  • 深度运动序列用于调整 σs。
  • 人脸遮挡序列用于调整 pmin、xmax、ymax、smax。
  • 每种类型的序列采集 4 个视频，共 16 个。对于每种运动类型，拍摄了两个具有均匀动态的序列（一个较慢，一个正常速度）、一个速度不连续（有停顿）的序列和一个方向变化的序列。对于遮挡情况，四个序列的遮挡持续时间不同（23、35、50 和 80 帧），但不超过跟踪持久性参数（实验中 N1 = N2 = 100）。每个样本的基数设置为 N = 100 个粒子。
• 运动参数 ：在 [0.1, 0.5] 范围内以 0.05 的均匀增量分别调整运动参数。最优值是通过视觉检查使跟踪平均估计在人脸位置和缩放方面定位不佳的帧数最少的值。初始设置为 σx = 0.15（丢失帧 0.3%）、σy = 0.15（1%）和 σs = 0.4（15.7%）。由于尺度动态最难正确预测，主要是因为人脸检测器对尺度参数的敏感性较低，系统通过重新初始化机制进行补偿，确保在调整序列中不会完全丢失跟踪。考虑到不同扩散分量以非线性方式增加样本变异性，将估计的扩散参数联合降低