多信息融合的人体目标跟踪算法

谭等泰; 寇为刚

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多信息融合的人体目标跟踪算法

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为了在智能监控系统中自动跟踪人体的运动轨迹,提出了一种融合颜色、深度和预测信息的人体目标跟踪算法,首先将颜色信息和深度信息融合实现该算法的目标模型,在目标跟踪时,将目标模型融合到Camshift跟踪算法中,然后通过卡尔曼滤波器对搜索窗口进行预测,最后在与之对应的深度图像中计算目标的质心位置,采用微软Kinect传感器,实现了多信息融合的人体目标跟踪算法。实验结果表明,在连续自适应均值漂移算法中引入深度信息和预测信息,消除了复杂环境中相似色度和光线对目标的影响,提高了算法的鲁棒性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2016年第6期|158-160|共3页
作者
谭等泰; 寇为刚;
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作者单位

甘肃政法学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度信息; 信息融合; 色彩信息; Camshift算法;

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