本文關(guān)鍵詞：基于SIFT驗(yàn)證的Mean Shift跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)新算法

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【摘要】：Mean Shift算法具有良好的實(shí)時(shí)性,但是由于其缺乏有效的目標(biāo)模板更新機(jī)制而易陷入局部最大值。在經(jīng)典Mean Shift算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合SIFT特征匹配提出一種新算法,實(shí)現(xiàn)快速移動(dòng)和遮擋等復(fù)雜情況下的目標(biāo)連續(xù)跟蹤,既保證了算法的實(shí)時(shí)性,又彌補(bǔ)了Mean Shift算法的不足。針對(duì)運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)和遮擋情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與其他算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,新方法有效解決了目標(biāo)遮擋和快速移動(dòng)等情況下的跟蹤問(wèn)題,對(duì)于復(fù)雜條件下的運(yùn)動(dòng)車輛目標(biāo)跟蹤,既保證一定的實(shí)時(shí)性又具有很好的魯棒性。
【作者單位】： 赤峰學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;白求恩醫(yī)務(wù)士官學(xué)校;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在智能交通系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、人工智能、目標(biāo)識(shí)別和國(guó)防領(lǐng)域中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤一直是很具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。文獻(xiàn)[1]基于密度估計(jì)的方法,提出了MeanShift算法,由于它在目標(biāo)特征提取和匹配方面的高效性,近年來(lái)廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。但是,由于其基本原理是利用顏色直方圖模型

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張婷;呂皖麗;羅斌;;結(jié)合SIFT校正的視頻對(duì)象魯棒水印[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年12期

2 喬文治;;基于SIFT特征的無(wú)人機(jī)航拍圖像拼接[J];教練機(jī);2011年04期

3 林哲;閆敬文;;改進(jìn)的SIFT特征人臉識(shí)別方法ADSIFT[J];汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年02期

4 伯將軍;郭書(shū)軍;伍淳華;;SIFT局部特征描述算法在圖像版權(quán)搜索中的應(yīng)用[J];電子設(shè)計(jì)工程;2012年03期

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7 吳冬梅;郭晶;王軍;;基于SIFT算法的海底圖像自動(dòng)拼接[J];陜西理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

8 萬(wàn)劍華;孫姝娟;曾U，

本文編號(hào)：1256569