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摘要:
仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因.提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合.实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪.
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文献信息
篇名 一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 目标跟踪 粒子滤波 多特征融合
年,卷(期) 2007,(25) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 21-24,53
页数 5页 分类号 TP391
字数 5714字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.25.007
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 杨静宇 南京理工大学计算机科学与技术学院 623 11098 50.0 74.0
2 任明武 南京理工大学计算机科学与技术学院 52 1349 20.0 36.0
3 王欢 南京理工大学计算机科学与技术学院 30 340 11.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
粒子滤波
多特征融合
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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