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该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift 跟踪算法，提出了基于多特征的Mean Shift 人脸跟踪算法以解决Mean shift 跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP 纹理特征的分析、研究，提出了一个LTP 关键纹理模型，既增强了目标的关键纹理信息，又简化了LTP 纹理模型。在此基础上，提出一种基于LTP 关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift 人脸跟踪算法，有效地解决了Mean Shift 算法的鲁棒性问题。
为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能，该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明，该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift 算法均有明显的提高
为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能，该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明，该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift 算法均有明显的提高
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