摘要：針對(duì)目標(biāo)人臉短暫離開畫面后不能繼續(xù)跟蹤的問題,提出將增量分層判別回歸方法(IHDR)與改進(jìn)的核相關(guān)濾波(KCF)跟蹤算法相結(jié)合,以解決人臉持續(xù)跟蹤問題。首先,提取人臉光照不變特征,增量構(gòu)建人臉特征IHDR樹。然后,檢索IHDR樹識(shí)別目標(biāo)人臉,通過循環(huán)矩陣獲取人臉正負(fù)樣本,訓(xùn)練嶺回歸分類器對(duì)人臉進(jìn)行跟蹤。在人臉短暫離開畫面時(shí),重新識(shí)別目標(biāo)人臉,使用識(shí)別結(jié)果重新初始化跟蹤器,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的持續(xù)跟蹤。此外,針對(duì)KCF跟蹤器的跟蹤框尺度不能自適應(yīng)的問題,對(duì)KCF跟蹤器進(jìn)行了改進(jìn),設(shè)置3個(gè)尺度不同的模板區(qū)域并計(jì)算響應(yīng),以響應(yīng)最大的區(qū)域的尺度為跟蹤框的尺度。最后,在不同光照下進(jìn)行了動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn),識(shí)別率達(dá)到97.84%。與傳統(tǒng)跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比,所提方法能夠在尺度上自適應(yīng)跟蹤目標(biāo)人臉,并滿足實(shí)時(shí)性要求。在人臉短暫離開畫面的視頻中,該方法亦能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)持續(xù)跟蹤。