基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对目标在跟踪过程中受环境变化影响(光照、遮挡等)使其跟踪发生偏移的问题,提出一种从目标粗匹配到粒子群算法精确定位的等级关联结构的多目标跟踪算法.与现有跟踪算法相比,在粗匹配阶段粒子随机产生过程中融入了上下文信息,提高了目标匹配的准确度,降低了错误跟踪的目标数;对于在粒子群精确定位阶段有显著偏差的目标位置,采用Metropolis-Hastings采样算法进行纠正,同时完成模板更新,从而保证了目标跟踪的准确性.实验结果表明,该算法在目标被遮挡的情形下能够准确地跟踪被遮挡的目标.
推荐文章
基于PSO-SA的多目标跟踪数据关联算法研究
数据关联
多目标跟踪
粒子群算法
模拟退火算法
基于动态邻居和变异因子的多目标粒子群算法
动态邻居
多目标优化
粒子群算法
多目标非支配邻近免疫粒子群算法
多目标优化
粒子群算法
非支配邻近免疫
学习因子
基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法
多目标优化多目标粒子群优化算法
帕累托最优边界
环境选择和配对选择策略
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 等级关联的粒子群迭代多目标检测跟踪
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 视觉跟踪 模板匹配 目标检测 多目标跟踪 粒子群算法
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 1107-1114
页数 8页 分类号 TP391
字数 5522字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20130907
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 吴镇扬 东南大学信息科学与工程学院 167 1889 20.0 37.0
2 程旭 东南大学信息科学与工程学院 9 56 5.0 7.0
3 李拟珺 东南大学信息科学与工程学院 7 25 4.0 5.0
4 张索非 东南大学信息科学与工程学院 7 26 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (12)
1970(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2015(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2016(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2017(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2019(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
模板匹配
目标检测
多目标跟踪
粒子群算法
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
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
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导