基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法

• 作者: 张培尼 穆志纯
• 来源期刊: 河南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 多特征融合 Mean-Shift算法 运动检测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 193-198
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4031字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息；其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合；最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆志纯	北京科技大学自动化学院	140	1211	16.0	24.0
2	张培尼	北京科技大学自动化学院	2	8	1.0	2.0