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运动物体的跟踪是在连续的视频流中需找并跟踪物体的理论和方法,是计算机视觉中一个重要的课题。本文提出了一种基于粒子预测和光流匹配相结合的目标跟踪算法。对于非线性、非高斯问题进行了位置预测,并结合了Hausdorff距离和光流算法对自适应图像匹配跟踪算法进行了匹配的性能分析。实验结果表明,本算法继承了相关跟踪实用性的特点,并且可以准确的进行物体的跟踪和定位。 相似文献
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利用相似度和欧式距离系数建立了描述数据样本间近似程度的归一化综合指标-相似离度,并通过灰度数据向量集的相似离度描述图像的匹配程度,将SVM人脸检测、图像灰度值相似离度匹配和跟踪模板更新三种方法结合起来,设计了基于相似离度匹配的人脸跟踪算法,算法综合考虑了图像内颜色的空间位置和值信息,具有较高的精确性.实验表明,相似离度匹配算法可以在模拟图像灰度值矩阵中寻找到和模板数据最匹配的区域;在静态和动态人脸跟踪中具有较强的抗环境干扰能力,鲁棒性强. 相似文献
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