排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对目标跟踪过程中出现的定位偏差问题,提出了Mean shift和轨迹预测相结合的运动目标跟踪算法.该算法首先根据目标已知位置信息采用最小二乘法拟合运动轨迹并得到预测位置,然后利用Mean shift算法得到目标最终位置.通过计算搜索误差判断是否发生严重遮挡情况,并给出相应处理策略.进行了一系列实验,验证了算法的有效性,并将实验结果与其他算法比较,表明该算法有效地提高了快速运动目标跟踪的精度,具有较强的鲁棒性. 相似文献
2.
针对视频监控系统,为了实现对运动目标的有效分类,提高其分类准确率,提出一种基于Krawtchouk矩不变量特征的运动目标分类技术.提取目标图像的低阶Krawtchouk矩不变量来描述目标,确保目标在平移、缩放、旋转条件下的不变性,选用K-means均值聚类算法进行数据聚类,达到准确分类的效果.通过实验验证了该方法的有效性,与应用Hu矩不变量进行分类的结果进行比较,表明了该方法具有较好的分类效果. 相似文献
1