期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波跟踪法
被引量:
1
1
作者
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期323-329,共7页
针对跟踪领域内由于图像模糊而导致跟踪失败的问题,提出一种结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)跟踪法。首先,将尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子与局部二值模式(loc...
针对跟踪领域内由于图像模糊而导致跟踪失败的问题,提出一种结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)跟踪法。首先,将尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子与局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法结合,提取模糊图像中的特征点,并采用圆形邻域描述该特征点,以降低特征向量的维度,综合构建出模糊特征检测器。其次,设置图像清晰度阈值,若当前图像清晰度低于阈值,则启动模糊特征检测器,通过特征向量间的匹配,得出跟踪目标的位置;否则,通过传统的核相关滤波法预测目标位置。最后,在公开数据集OTB-2013和OTB-2015中的测试结果表明:与其他实验算法相比,该算法可对模糊图像中的目标进行有效跟踪且精度较高。
展开更多
关键词
计算机视觉
目标跟踪
核相关滤波法
尺度不变特征变换
局部二值模式
模糊特征检测器
图像清晰度评价
特征匹配
下载PDF
职称材料
最佳伙伴相似性引导的核相关滤波跟踪算法
被引量:
1
2
作者
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
《西安邮电大学学报》
2019年第6期27-34,共8页
针对经典的核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标物体被遮挡、发生严重形变或旋转等复杂条件的跟踪失败问题,提出了一种利用最佳伙伴相似性引导的KCF算法。利用Edge boxes算法生成候选区域(region proposals,RP),并通...
针对经典的核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标物体被遮挡、发生严重形变或旋转等复杂条件的跟踪失败问题,提出了一种利用最佳伙伴相似性引导的KCF算法。利用Edge boxes算法生成候选区域(region proposals,RP),并通过计算图像的尺寸、灰度和颜色相似度筛选RP。将筛选后的RP与模板图像进行最佳伙伴相似匹配,计算每个RP的最佳伙伴相似得分。融合最佳伙伴相似得分与KCF最大位置响应得分来预测目标可能位置。采用OTB100数据集评估算法性能,实验结果表明,与经典KCF算法和稀疏正则化判别式相关滤波算法相比,提出的算法可以在复杂条件下对目标有效跟踪,且精确度和成功率较高。
展开更多
关键词
视觉跟踪
核相关滤波法
候选区域
最佳伙伴相似
下载PDF
职称材料
自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法
被引量:
2
3
作者
林椹尠
郑兴宁
+1 位作者
吴成茂
张梦凯
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1166-1174,共9页
针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋...
针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域进行特征点检测与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度,若图像清晰度高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下的目标响应峰值,得出目标的最佳尺度﹔否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB-2015数据集中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法提高17.4%;成功率为77.8%,比传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。
展开更多
关键词
机器视觉
目标跟踪
核相关滤波法
自适应尺度
模糊特征提取
原文传递
题名
结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波跟踪法
被引量:
1
1
作者
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学电子工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期323-329,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61671377)
陕西省自然科学基金项目(2018JM4018)。
文摘
针对跟踪领域内由于图像模糊而导致跟踪失败的问题,提出一种结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)跟踪法。首先,将尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子与局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法结合,提取模糊图像中的特征点,并采用圆形邻域描述该特征点,以降低特征向量的维度,综合构建出模糊特征检测器。其次,设置图像清晰度阈值,若当前图像清晰度低于阈值,则启动模糊特征检测器,通过特征向量间的匹配,得出跟踪目标的位置;否则,通过传统的核相关滤波法预测目标位置。最后,在公开数据集OTB-2013和OTB-2015中的测试结果表明:与其他实验算法相比,该算法可对模糊图像中的目标进行有效跟踪且精度较高。
关键词
计算机视觉
目标跟踪
核相关滤波法
尺度不变特征变换
局部二值模式
模糊特征检测器
图像清晰度评价
特征匹配
Keywords
computer vision
visual tracking
kernel correlation filter(KCF)
scale invariant feature transform(SIFT)
local binary pattern(LBP)
fuzzy feature detector
image definition evaluation function
feature matching
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
最佳伙伴相似性引导的核相关滤波跟踪算法
被引量:
1
2
作者
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学电子工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2019年第6期27-34,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377)。
文摘
针对经典的核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)算法在目标物体被遮挡、发生严重形变或旋转等复杂条件的跟踪失败问题,提出了一种利用最佳伙伴相似性引导的KCF算法。利用Edge boxes算法生成候选区域(region proposals,RP),并通过计算图像的尺寸、灰度和颜色相似度筛选RP。将筛选后的RP与模板图像进行最佳伙伴相似匹配,计算每个RP的最佳伙伴相似得分。融合最佳伙伴相似得分与KCF最大位置响应得分来预测目标可能位置。采用OTB100数据集评估算法性能,实验结果表明,与经典KCF算法和稀疏正则化判别式相关滤波算法相比,提出的算法可以在复杂条件下对目标有效跟踪,且精确度和成功率较高。
关键词
视觉跟踪
核相关滤波法
候选区域
最佳伙伴相似
Keywords
visual tracking
kernel correlation filter method
region proposals
best-buddies similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法
被引量:
2
3
作者
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
张梦凯
机构
西安邮电大学理学院
西安邮电大学通信与信息工程学院
西安邮电大学电子工程学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1166-1174,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61671377)
陕西省自然科学基金项目(2018JM4018)资助项目。
文摘
针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域进行特征点检测与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度,若图像清晰度高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下的目标响应峰值,得出目标的最佳尺度﹔否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB-2015数据集中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法提高17.4%;成功率为77.8%,比传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。
关键词
机器视觉
目标跟踪
核相关滤波法
自适应尺度
模糊特征提取
Keywords
machine vision
object tracking
Kernelized correlation filter
adaptive scale
fuzzy featureextraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合模糊特征检测的鲁棒核相关滤波跟踪法
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
2
最佳伙伴相似性引导的核相关滤波跟踪算法
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
《西安邮电大学学报》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法
林椹尠
郑兴宁
吴成茂
张梦凯
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部