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該文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)紋理特征引入Mean Shift 跟蹤算法，提出了基于多特征的Mean Shift 人臉跟蹤算法以解決Mean shift 跟蹤算法的魯棒性問題。通過對LTP 紋理特征的分析、研究，提出了一個LTP 關鍵紋理模型，既增強了目標的關鍵紋理信息，又簡化了LTP 紋理模型。在此基礎上，提出一種基于LTP 關鍵紋理特征和膚色特征的Mean Shift 人臉跟蹤算法，有效地解決了Mean Shift 算法的魯棒性問題。
為進一步提高對快速運動目標的跟蹤速度和跟蹤性能，該文引入了卡爾曼濾波器對目標進行預測。實驗結果表明，該文的算法在目標定位的準確性和跟蹤性能上比Mean Shift 算法均有明顯的提高
為進一步提高對快速運動目標的跟蹤速度和跟蹤性能，該文引入了卡爾曼濾波器對目標進行預測。實驗結果表明，該文的算法在目標定位的準確性和跟蹤性能上比Mean Shift 算法均有明顯的提高
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