46、实时RGBD目标跟踪与无先验语言知识的唇语密码说话人验证

实时RGBD目标跟踪与无先验语言知识的唇语密码说话人验证

实时RGBD目标跟踪

在实时RGBD目标跟踪领域，当新的帧（编号为i，且i ≥ 2）到来时，采用三种模型协作的方式来跟踪目标。
1. 协作目标跟踪
- 第一阶段 ：
- 首先获取一个二值图像$F_b^i$，其计算公式为：
$F_b^i(x, y) = δ[(x, y) ∈ Re^i ∧ |Id^i(x, y) - B(x, y)| > Td]$
其中$Re^i$是以$(x_c^{i - 1}, y_c^{i - 1})$为中心，大小为$w_e × h_e$的区域。
- 接着遍历图像$F_b^i$，找到最大的八连通区域$Ω′$，并将该区域归一化为与轮廓模型$M_c$大小相同的小块$M′ c$。
- 使用以下公式将小块$M′_c$与轮廓模型$M_c$进行匹配：
$S_c = \sum {(x,y)∈M_c} δ [M′ c(x, y) = M_c(x, y)]$
如果$S_c/s^2 > T_c$（$T_c$是一个常数阈值，$s × s$是$M_c$的大小），则认为目标定位成功，目标边界框是包围区域$Ω′$的矩形，其中心为$(x_c^i, y_c^i)$，宽度为$w_i$，高度为$h_i$。若不满足该条件，则匹配失败，进入第二阶段。
- 第二阶段 ：
- 首先使用卡尔曼滤波器预测目标的位置$(x′_c^i, y′_c^i)$。
- 然后应用颜色模型进行局部调整，得到最终位置$(x_c^i, y