• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文会议>第16届国际广播电视技术讨论会(ISBT 2011) >基于均值漂移和粒子滤波器的目标跟踪算法

基于均值漂移和粒子滤波器的目标跟踪算法

页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

在引视频运动目标跟踪作为计算机视觉研究的一个分支，近年来成为视频处理研究的重要内容，研究结果被广泛的应用在人机交互、视频监控等场合。它融合了图像处理、模式识别及计算机应用技术等相关领域的先进技术和研究成果，有着非常广泛的应用和实用价值。rn 目标跟踪算法一般是利用目标的颜色、边缘、运动、形状、纹理和结构等特征来实现对运动目标的跟踪。经典的跟踪方法主要有:Kalman滤波、光流法等。在跟踪领域,Mean-shift算法具有简单快速的特点,但是在目标快速移动时不能实现有效跟踪.粒子滤波能有效地解决这个问题,但是计算量较大,难以满足实时跟踪的要求.本文提出一种基于两种算法融合的新算法,该算法有效地融合传统Mean-shift算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法鲁棒性强的优点.rn 融合算法把Mean-shift算法和粒子滤波算法两者的优点结合起来，使得粒了数目大大降低，并充分利用Mean-shift算法寻找局部最优值的特点，实现少量粒子准确跟踪。在目标特征提取上，本文采用的是颜色直方图模型，这种模型比较简单，但是对于比较复杂的跟踪环境，颜色直方图模型并不具有优势，研究的下个方向是提取更为复杂或者几种特征共同组成的融合特征，以达到在复杂坏境下的准确跟踪。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号