一种基于改进CAMshift的多特征跟踪算法

李晓波; 徐国强; 杨秀宇; 赵广源

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cqvip:针对传统CAMshift跟踪算法在复杂环境中跟踪效果不理想的问题,论文提出融入基于纹理特征的SURF算法与改进CAMshift算法形成多特征融合跟踪算法。通过基于色调分量H和饱和度分量S联合生成目标直方图模板,利用完整的目标颜色信息特征增强算法对复杂环境的适应能力。为进一步提高算法的鲁棒性,利用SURF算法实现跟踪目标的重定位,克服了复杂环境下丢失目标后跟踪问题。实验证明,论文提出的多特征融合算法在保持理想的鲁棒性和准确性的同时,也提高了跟踪的实时性。

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来源
《计算机与数字工程》 |2020年第1期|73-77|共5页
作者
李晓波; 徐国强; 杨秀宇; 赵广源;
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作者单位

华晋焦煤有限责任公司吕梁 033000;

焦作煤业集团赵固(新乡)能源有限责任公司新乡 450000;

中国矿业大学信息与控制工程学院徐州 221116;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
运动目标; ViBe; CAMshift; SURF;

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