原文服务方: 科技与创新       
摘要:
Mean Shift是一种密度梯度的无参数估计方法,应用于目标跟踪领域有较好的性能.然而Mean Shift算法是一种半自动跟踪方法.为此,提出边缘检测与Mean Shift相结合的方法.利用结合小波的Canny边缘检测方法对初始帧进行目标检测,通过力矩在图像处理中的计算方法得出目标的形心位置,为Mean Shift方法提供初始信息.在目标丢失时,可以利用形心方法修正Mean Shift的迭代跟踪过程.实验结果表明,本方法可以实现对目标的自动跟踪,同时有效修正了对红外目标的跟踪偏移.
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文献信息
篇名 基于Mean Shift的红外目标自动跟踪方法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 红外目标 形心定位 自动跟踪 Mean Shift
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 软件天地
研究方向 页码范围 279-281
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.04.118
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 韩传久 桂林电子科技大学信息与通信学院 40 264 10.0 14.0
2 连洁 桂林电子科技大学信息与通信学院 2 17 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
红外目标
形心定位
自动跟踪
Mean Shift
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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