結(jié)合自適應(yīng)核函數(shù)的Mean-shift改進(jìn)算法
本文關(guān)鍵詞:結(jié)合自適應(yīng)核函數(shù)的Mean-shift改進(jìn)算法
更多相關(guān)文章: 自適應(yīng)核函數(shù) Mean-shift 視覺顯著性
【摘要】:為解決Mean-shift算法采用固定跟蹤窗口造成的目標(biāo)定位精度低的問(wèn)題,結(jié)合視覺顯著性檢測(cè)和像素灰度相似度,提出一種采用自適應(yīng)核函數(shù)的Mean-shift跟蹤算法。該方法以灰度相似度加權(quán)的視覺顯著性特征確定目標(biāo)區(qū)域,并結(jié)合Epanechnikov核函數(shù)構(gòu)建自適應(yīng)核函數(shù),使跟蹤窗口自適應(yīng)目標(biāo)大小變化,降低目標(biāo)尺度變化的影響,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的有效跟蹤。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該方法能夠有效跟蹤尺度變化目標(biāo),處理每幀圖像耗時(shí)小于25ms,滿足實(shí)時(shí)性需求。
【作者單位】: 中國(guó)人民解放軍91245部隊(duì);
【關(guān)鍵詞】: 自適應(yīng)核函數(shù) Mean-shift 視覺顯著性
【分類號(hào)】:TP391.41
【正文快照】: 1引言作為計(jì)算機(jī)視覺研究熱點(diǎn)之一,目標(biāo)跟蹤技術(shù)在智能交通、智能機(jī)器人、激光通信、精確制導(dǎo)等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用[1-3]。為實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)、有效跟蹤,跟蹤算法應(yīng)耗時(shí)短并對(duì)目標(biāo)姿態(tài)變化有較強(qiáng)的魯棒性。目前常用跟蹤算法主要有以粒子濾波為代表的基于濾波和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的跟蹤
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,本文編號(hào):633612
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