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摘要:
传统的Mean Shift(MS)算法只能对发生平移和尺度变化的目标进行跟踪,而对于具有相似性变换或者更复杂的仿射变换的目标跟踪效果很不理想或无法跟踪.为了解决这一问题,提出了两种基于MS的改进算法.第一种算法针对仿射变换,根据奇异值分解理论,仿射变换矩阵可以分解成两个旋转矩阵和一个对角矩阵的乘积,在此基础上建模了一种新的候选目标模型.通过Bhattacharyya系数将目标跟踪问题转化成以仿射变换参数为变量的最优化问题,推导相关参量的一阶偏导数并令其为零从而得出相对于仿射变换的MS算法.另外,针对进行相似性变换的目标也提出了一种新的候选目标模型,并用类似的梯度下降算法估计目标的平移向量和旋转角度.实验结果表明,提出的算法能够跟踪具有相似性变换或仿射变换的目标,比传统的MS算法具有更好的跟踪性能.
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文献信息
篇名 基于Mean Shift的相似性变换和仿射变换目标跟踪算法
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 目标跟踪 Mean Shift算法 仿射变换 相似性变换
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 258-266
页数 分类号 TF391.41
字数 6214字 语种 中文
DOI
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 李培华 黑龙江大学计算机科学技术学院 10 239 5.0 10.0
2 肖莉娟 黑龙江大学计算机科学技术学院 1 35 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
Mean Shift算法
仿射变换
相似性变换
研究起点
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
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