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摘要:
为改善人体在跟踪过程中部分遮挡情况下的表现,提出了一种具有鲁棒性的联合跟踪方法.先利用显著图算法从人体区域中获取基于特征的感兴趣区域(ROI),然后用所提出方法对其进行跟踪.跟踪方法结合了差值平方和准则与基于颜色的均值漂移两种跟踪器的优点,使用卡尔曼滤波器进行状态估计,同时将由显著图算法产生的联合显著点作为局部多区域代替全局区域对人体感兴趣区域进行跟踪.试验结果表明,所提出的跟踪方法在人体部分被遮挡情况下的表现有了明显的改善,适合实时跟踪运动人体,具有很好的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于感兴趣区域的运动人体跟踪
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 目标跟踪 模板匹配 目标自动识别 感兴趣区域 均值漂移 图像分割 联合显著图
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 计算机与通信工程
研究方向 页码范围 206-209
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 2728字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2010.02.017
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 林庆 江苏大学计算机科学与通信工程学院 39 468 12.0 20.0
3 詹永照 江苏大学计算机科学与通信工程学院 189 1744 21.0 31.0
6 史振杰 江苏大学计算机科学与通信工程学院 1 8 1.0 1.0
7 徐剑晖 江苏大学计算机科学与通信工程学院 2 31 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
模板匹配
目标自动识别
感兴趣区域
均值漂移
图像分割
联合显著图
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
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
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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