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研究视频物体识别系统,传统连续自适应均值偏移(Camshift)跟踪方法根据H分量建立被跟踪目标的颜色模型,而H分量易受亮度(V分量)的影响,造成不能准确跟踪运动目标.为解决上述问题,引入运动目标的纹理特征,先提取HSV颜色空间的H分量,把它转化为局部二元纹理(LBP)图,计算目标的LBP纹理直方图并把反向投影到LBP纹理图上,得到LBP纹理概率图,然后采用Camshift算法确定当前图像中目标的尺寸和中心位置.对手势和人脸跟踪进行仿真计算,实验结果表明,在跟踪过程中可以对目标进行稳定的实时跟踪,通过计算,也改善了传统方法,使识别人脸不受光照的影响,验证了改进方法的有效性. 相似文献
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针对应用于多目移动机器人的单视点全景视觉子系统建立了相对统一的标定数学模型,该模型建立在多项式有限逼近的基础之上。将同一平面标定板置于视觉系统四周不同位置并获取图片,无需了解标定板的移动轨迹或者视觉系统模型,即可实现全景视觉系统的标定。为了测试该模型的可行性,对具有双曲面反射镜的反射折射全景视觉系统进行了标定,标定的结果满足多目移动机器人的设计要求。 相似文献