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基于模糊隶属关系的Mean Shift图像跟踪改进算法
引用本文:沈悦, 吴小俊. 基于模糊隶属关系的Mean Shift图像跟踪改进算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(11): 2688-2692. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00675
作者姓名:沈悦  吴小俊
作者单位:江苏科技大学电子信息学院,镇江,212003;江南大学信息工程学院,无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部新世纪优秀人才计划项目 , 江苏省自然科学基金(BK2006081)资助课题  
摘    要:鉴于Mean Shift算法中核心步骤计算所得的新目标模板中心位置几乎都非整数的问题,该文提出了模糊隶属度的概念,并在此基础上,改进了Mean Shift算法在图像跟踪中的实现步骤。实验表明,该算法计算量小,且能很好的减少原算法中不必要的误差。

关 键 词:图像跟踪   Mean Shift   模糊隶属度
收稿时间:2007-05-08
修稿时间:2007-12-17

Improvement Algorithm of Mean Shift Based on Fuzzy Subordination Relations
Shen Yue, Wu Xiao-Jun. Improvement Algorithm of Mean Shift Based on Fuzzy Subordination Relations[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(11): 2688-2692. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00675
Authors:Shen Yue  Wu Xiao-jun
Affiliation:(School of Electronics and Information, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China)  (School of Information Engineering, Southern Yangtze University, Wuxi 214122, China)
Abstract:In view of the fact that the center position of new target template obtained by the computation of the core step of Mean Shift algorithm is nearly all non-integer, in this paper, a concept of fuzzy membership is proposed, the steps in image tracking using Mean Shift algorithm are improved. The results of experiments show that computational load and error are less than that of the original algorithm.
Keywords:MeanShift
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