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摘要:
基于光流法建立特征点的目标模型和随机采样模型,实现平稳的运动目标跟踪.通过考虑特征点在速度和方向上的一致性约束,学习目标的稳定特征,保持目标模型的稳定性,从而获得稳定的跟踪轨迹.对存在光照变化,目标形变,部分遮挡,高速运动,尺度缩放、旋转,图片噪音、模糊等因素影响下的视频进行仿真对比.结果表明,该算法面对局部非刚体目标和变速运动目标均能达到很好的鲁棒性和实时性.
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文献信息
篇名 基于特征点一致性约束的实时目标跟踪算法
来源期刊 深圳大学学报(理工版) 学科 数学
关键词 模式识别 目标跟踪 Lucase-Kanade光流法 一致性约束 动态选择 随机采样
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 电子与信息科学
研究方向 页码范围 228-234
页数 7页 分类号 O232
字数 4748字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1249.2013.03228
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 朱安民 深圳大学计算机与软件学院 7 40 4.0 6.0
2 陈燕明 深圳大学计算机与软件学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
目标跟踪
Lucase-Kanade光流法
一致性约束
动态选择
随机采样
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
深圳大学学报(理工版)
双月刊
1000-2618
44-1401/N
大16开
深圳市南山区深圳大学行政楼419室
46-206
1984
chi
出版文献量(篇)
1946
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10
总被引数(次)
10984
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