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基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
张君昌
牛步杨
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期457-460,共4页
针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计...
针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计算时间较长,在目标发生较大变化时跟踪精度降低的情况。更能有效地表征目标特征,减少跟踪误差,增强特征集对目标的描述能力。同时给出目标模板更新的方法,在目标发生明显变化时,能自适应地更新特征集,进一步提高跟踪精度。仿真结果表明:文中方法具有更好的跟踪精度,计算时间较小,对遮挡、场景变化有更好的鲁棒性。
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关键词
Mean
SHIFT算法
目标跟踪
特征选取
模板更新
下载PDF
职称材料
题名
基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法
被引量:
2
1
作者
张君昌
牛步杨
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期457-460,共4页
文摘
针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计算时间较长,在目标发生较大变化时跟踪精度降低的情况。更能有效地表征目标特征,减少跟踪误差,增强特征集对目标的描述能力。同时给出目标模板更新的方法,在目标发生明显变化时,能自适应地更新特征集,进一步提高跟踪精度。仿真结果表明:文中方法具有更好的跟踪精度,计算时间较小,对遮挡、场景变化有更好的鲁棒性。
关键词
Mean
SHIFT算法
目标跟踪
特征选取
模板更新
Keywords
algorithms, computational efficiency, efficiency, error analysis, feature extraction, targets, tracking(position)
Mean shift algorithm, template updating
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法
张君昌
牛步杨
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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