Elliptical Head Tracking Using Intensity Gradients and Color Histograms(1998)
摘要翻译
本文提出了人头追踪的算法。人物头部映射到图像平面的区域用椭圆形模拟，结合椭圆形的边缘梯度模型和椭圆形内部的颜色直方图模型实时的更新椭圆形的位置和大小。由于这两个模型是正交的，成互补关系。追踪结果稳健，能适应实时系统，能够准确的追踪人物的头部，为了使人物以一定的大小出现在视野的中心，能自动控制摄像的移动，旋转和缩放。
搜索头部
将头部建模成一个竖直方向的椭圆形，椭圆形的长宽比是1.2
------标注------
(x, y)是椭圆形的中心坐标，theta是短半径
通过标注s找到匹配度最高的椭圆区域，即追踪结果
------匹配度----（选择椭圆边缘梯度匹配值和颜色直方图匹配值中更大的一个作为当前区域的匹配值）
-----椭圆边缘建模----
gs(i)是s区域第i个像素的梯度值，N是边缘像素的个数，算出来的结果是平均梯度值
这里点积的结果是垂直梯度值，抗噪声效果更好
为了能将梯度匹配值和颜色梯度匹配值进行比较，将匹配度转化为百分比
-----颜色直方图建模----
M和I分别模型直方图和检测区域的直方图，I(i)和M(i)分别表示第i个颜色区间的像素值，N是区间数。
通过min计算，对模型和检测区域求交际，只有模型中的颜色区间才会得到匹配。最终结果是匹配像素的百分比。
匹配值百分化
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