基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪

王丽; 郝晓丽

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基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪

更新时间：2026-09-04

- 基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪
- Eyes Tracking Method Based on Kalman Filter and Camshift Algorithm
- 微电子学与计算机 2016年33卷第6期页码：109-112
- 作者机构：
  
  太原理工大学计算机科学与技术学院,山西,太原,030024
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  山西省基础研究项目 2013011016-3
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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王丽, 郝晓丽. 基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(6): 109-112.

WANG Li, HAO Xiao-li. Eyes Tracking Method Based on Kalman Filter and Camshift Algorithm[J]. 2016, 33(6): 109-112.
王丽, 郝晓丽. 基于Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(6): 109-112. DOI：

WANG Li, HAO Xiao-li. Eyes Tracking Method Based on Kalman Filter and Camshift Algorithm[J]. 2016, 33(6): 109-112. DOI：

摘要

针对目前的人眼跟踪方法对人脸尺度变化、人眼部分遮挡和头部旋转等情况过于敏感

经常因丢失目标而导致跟踪失败

提出一种综合运用Kalman滤波器和改进Camshift算法的双眼跟踪方法

该方法首先运用Kalman滤波器预测双眼在当前帧图像中的位置; 其次以该位置为中心运用改进Camshift迭代算法搜索双眼目标; 再利用双眼分布的对称性校正搜索到的双眼窗口; 最后更新Kalman滤波器和人眼模板.实验证明该方法对上述情况具有较强的鲁棒性.

Abstract

In view of the current eye tracking methods were too sensitive to conditions that face scale variations

partial occlusion of eye and head rotations in horizontality and verticality

which often resulted in tracking failure for the loss of objects. One eyes tracking method was proposed that was based on Kalman filter and improved Camshift algorithm. Firstly

predict the position of the eyes in the current image by Kalman filter; secondly

search the eyes region by Camshift iteration algorithm at the center of predicted position; thirdly

adjust the search window in the light of the symmetry of the of eyes; finally

update Kalman filter and the eyes templates. The experimental results show this method is robustness to those proposed conditions.

关键词

Keywords

references

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