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摘要:
众多的目标跟踪算法中,Mean-Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法.但它也存在不足,传统的Mean-Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失.鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean-Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度.实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 红外目标跟踪技术研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 目标跟踪 Mean-Shift算法 Kalman滤波
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 140-142,146
页数 分类号 TP39
字数 2952字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.10.036
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 周海徽 国防科学技术大学电子科学与工程学院 1 4 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
Kalman滤波
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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111596
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