原文服务方: 科技与创新       
摘要:
针对传统均值迁移跟踪算法中核函数窗宽固定使之无法满足图像中运动目标尺寸变化需要的问题,在分析目标特征零阶矩特点基础上,以其变化比作为观测量,以目标面积的变化比作为状态量,利用卡尔曼滤波器对未来帧中目标面积的变化进行预测进而获得同目标尺度变化相适应的核函数窗宽.该算法通过窗宽自适应变化,提高了跟踪精度,增强了跟踪稳定性,同时仍保证了跟踪的实时性.实验结果证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 自适应窗宽的均值迁移图像跟踪算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 均值迁移 目标跟踪 卡尔曼滤波器 图像处理
年,卷(期) 2007,(30) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 294-295,21
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.30.114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王军政 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 100 1335 20.0 29.0
2 沈伟 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 24 206 9.0 13.0
3 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 63 1094 18.0 32.0
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研究主题发展历程
节点文献
均值迁移
目标跟踪
卡尔曼滤波器
图像处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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