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基于颜色纹理特征的均值漂移目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对经典均值漂移跟踪算法采用单一的颜色特征对目标进行跟踪检测存在的不足,提出一种将纹理特征与颜色特征相结合的改进均值漂移目标跟踪算法.该算法首次提出特征联合相似度的概念,通过均值漂移算法联合相似度的最大化计算,正确快速地获取新一帧图像跟踪目标的位置.实验结果表明,该算法具有更高的可靠性,同时满足一般目标跟踪任务的实时性要求. 相似文献
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针对基于检测的目标跟踪算子存在着目标表观描述的准确性和对跟踪过程的目标表观变化的适应性之间的矛盾,提出一种较为柔性的半监督学习方法:以Hough Forests为基本学习框架,用离线学习的分类器作为先验跟踪算子,并引入基于跟踪过程中用检测得到的object-specific信息和空间一致性信息的随机标签分布,用来生成半监督学习所需要的在线数据样本,对跟踪算子进行修正|分类器的检测和跟踪环节与在线的Hough Forests分类器应用环节类似,但采用了类似粒子滤波的随机采样方式对检测和更新环节进行加速|用匀速运动模型对目标运动进行建模,使跟踪过程中的目标位置预测更加准确.算法在标准跟踪数据集合i-Lids和TUD-campus上与当前流行的目标跟踪算法在线Boosting算法、MILB和Hough Forests跟踪算法进行了比较实验.实验证明:监督Hough Forests分类器提供了解决分类器对目标表观表述的准确性和自适应性矛盾的一种有效机制|整个跟踪算法能够使目标跟踪过程更加快速、鲁棒与准确. 相似文献
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基于演化非对称核函数的均值漂移跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统均值漂移跟踪算法中采用的对称核函数模板中包含了较多背景像素点,影响跟踪精确度和稳定性的缺点,在固定非对称核函数的基础上对均值漂移跟踪算法进行了改进,提出了一种基于演化非对称核函数的均值漂移目标跟踪算法。本文算法首先介绍了将非对称核函数模板引用到均值漂移算法框架的关键问题——模板中心——的计算方法;其次将非对称核函数模板的表述和演化有机结合,提出了利用区域相似度的目标轮廓水平集演化算法并阐述了非对称核函数模板的更新策略。实验结果表明,相比现有的方法,本文提出的基于演化非对称核函数模板均值漂移跟踪算法具有更高的准确性和可靠性,同时也能满足一般目标跟踪任务的实时性要求。 相似文献
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