基于meanshift的人脸跟踪算法

Meanshift是一种基于概率密度函数的追踪算法，可以用于跟踪物体、人脸等。在人脸跟踪中，Meanshift算法可以对人脸进行自动跟踪，提高视频监控和人机交互的效率。

算法步骤如下：

1.选择一个感兴趣区域（ROI）作为初始模板，该区域内有待跟踪的人脸。

2.计算该区域内像素的颜色直方图，并将其作为该区域的概率密度函数。

3.在下一帧图像中，使用该概率密度函数对整幅图像进行搜索，找到与初始模板最相似的区域，并将其作为新的ROI。

4.重复以上步骤，直到跟踪到人脸离开画面或算法失效。

基于Meanshift的人脸跟踪算法的优点是速度快，可以跟踪多个目标，而且对于光照变化、噪声等干扰因素具有一定的鲁棒性。但是，该算法对于遮挡、变形等情况的适应性较差。