HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法 |
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引用本文: | 杨德红,闫河,刘婕,王朴.HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法[J].计算机工程与设计,2016(4):976-981. |
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作者姓名: | 杨德红 闫河 刘婕 王朴 |
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作者单位: | 重庆理工大学计算机学院 |
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摘 要: | 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。
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关 键 词: | 目标跟踪 均值漂移 Haar特征 Haar型特征局部二值模式 |
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