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摘要:
将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪框架中,并在原有跟踪算法的基础上提出改进算法,加入许多优化机制,包括利用HSV 颜色模型对目标颜色特征进行核密度无参估计,使用更符合目标实际运动特性的动态模型以及利用均值偏移聚类粒子等.同时,在边缘特征匹配中引入均值偏移,通过加入边缘预处理过程,使各粒子权值的分布更加符合实际情况.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性.
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文献信息
篇名 基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 视频跟踪 粒子滤波 均值偏移 HSV 模型 边缘匹配
年,卷(期) 2010,(22) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 228-230,235
页数 分类号 TP311.52
字数 4313字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.082
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 周尚波 重庆大学计算机学院 39 540 14.0 22.0
2 刘一鸣 重庆大学计算机学院 1 22 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
视频跟踪
粒子滤波
均值偏移
HSV 模型
边缘匹配
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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