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1.
为提高跟踪算法对光照或背景的大幅度变化和车辆大范围运动的鲁棒性,提出了一种基于空间直方图的多特征目标跟踪算法。算法以自适应权值多特征乘性融合框架为基础,分别建立目标的颜色、边缘和纹理空间直方图,使用Mean Shift迭代,利用各特征空间概率分布图中目标与背景的BH系数,调整特征权值。该算法使跟踪不再过分依赖某一单一特征,实现了复杂背景下目标的准确跟踪。 相似文献
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针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法(候选区域周围扩大八个大小相等的区域)来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词: 相似文献
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带特征线约束的Delaunay三角剖分最优算法的研究及实现 总被引:4,自引:1,他引:4
为了提高特征线约束的Delaunay三角剖分的速度和功率,从两个方面进行改进;一是生成无约束的Delaunay三角网时,采用进行剖分算法;二是在约束线上插入点时,应用取三角形外接圆与特征线交点的方法。并行剖分算法具有较好的加速性能;“交点”插入算法考虑了特征线的影响域及Delaunay三角形规则的边界条件,在满足全局Delaunay三角剖分的前提下,使插入的点最少,对原有的网格影响最小。 相似文献
4.
利用LUV色彩空间的特性,提出将RGB色彩空间的目标特征描述转换到LUV色彩空间,从而解决目标表面特征变化造成的目标丢失现象,提高目标跟踪算法的鲁棒性。结合卡尔曼滤波和均值漂移跟踪算法的优点,通过一种判别机制将这两个算法得到的跟踪结果进行融合,提高目标跟踪算法的准确性。通过实验证明了新方法的有效性和准确性。 相似文献
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针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.
相似文献6.
基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪. 相似文献
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二维几何特征自适应有限元网格生成(一)--几何特征识别 总被引:1,自引:0,他引:1
发现二维形体边界均匀离散点集Delaunay三角剖分所具有的4个性质.根据这4个性质所描述的Delaunay三角剖分和形体几何特征之间的关系提出几何特征自动识别方法,并建立网格自适应机制,实现三维形体几何特征和部分力学特性自适应有限元网格自动生成. 相似文献
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一个基于网格前沿技术的三维实体四面体有限元网格剖分算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在三维实体有限元网格自动生成过程中,其主要问题是如何生成均匀的网格结点。本文用网格前沿技术逐层生成网格结点,并采用Delaunay 三角剖分技术生成四面体网格单元。最后给出了两个剖分实例。 相似文献
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基于粒子Mean Shift迁移的红外人体目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于粒子Mean Shift迁移过程的红外人体跟踪方法.算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立目标的状态模型和量测模型.在被跟踪区域随机布撒粒子,以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift收敛性分析,使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态;以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift聚类,作为对目标的量测.连续跟踪时,下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生.与传统的基于序贯重要性采样的粒子滤波方法相比,算法不需要目标的相似性测度计算,仅用少数粒子即可实现对目标的可靠跟踪. 相似文献
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为使地图标注中简单面状要素的自动注记更加美观且高效,提出了一套简单面状要素的注记方案.该方案先用重心法试着将文本标注在重心附近,但当重心法不能将文本标注于多边形内部时,则用改进的Delaunay三角网骨架线法将文本顺着骨架线标注,以适应绝大多数多边形.重心法以O(n)的效率快速标注文本,而改进的三角网建网算法提高了建网效率,保证了骨架线方法的可行性.实验结果表明:该方案注记视觉效果良好,注记效率高. 相似文献
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平面多边形域的快速约束Delaunay三角化 总被引:8,自引:0,他引:8
针对任意平面多边形域,采用增量思想和均匀网格,在局部范围内快速生成约束Delaunay三角形.该方法不会生成区域外的三角形;对存在折线、离散点以及含“洞”的情况不需要特殊处理.实验结果表明,该方法对于随机生成的简单多边形域三角化速度快,平均计算时间呈近似线性.另外,针对文字、工业图案等带状图像的边界多边形,充分利用其近似等宽性优化算法,将其应用于带状图像骨架的快速提取. 相似文献
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传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息。实验结果表明,该算法能够有效的处理遮挡、光照变化和尺度缩放等复杂情况,对目标进行准确有效的跟踪,改善了传统方法在尺度缩放等方面的局限性。 相似文献
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本文提出了一种改进的CAMSHIFT算法,实现了对动态手势的实时跟踪。将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,然后对肤色概率分布图进行迭代运算,定位出手势的位置和大小,根据计算肤色概率分布图中手势区域的2阶矩,最终确定感兴趣区域的长度和宽度
。实验表明,本文提出的算法能实时处理视频图像,避免了错误跟踪,而且跟踪准确精细。 相似文献
。实验表明,本文提出的算法能实时处理视频图像,避免了错误跟踪,而且跟踪准确精细。 相似文献
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针对单一图像源下目标跟踪精度不高和当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题,本文提出了一种结合红外图像和可见光图像特征进行融合的方法. 首先在进行目标跟踪时,提取可见光图像的颜色信息作为目标模型的参数,提取红外图像的灰度信息作为目标模型的参数,并分别得到目标位置及其子图. 然后再利用目标子图和目标模型分别进行Bhattacharyya系数的计算,根据权值函数来计算各自系数的权值,最后用Mean Shift算法对加权后的目标进行跟踪. 该方法充分利用了红外图像与可见光图像的优点,提高了目标跟踪的精度,解决了当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题. 相似文献