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摘要:
提出一种多线索动态融合和目标区域划分的粒子滤波视觉跟踪算法。在粒子滤波框架基础上,选取颜色、纹理、边缘线索于目标模型中,采用带权重的乘性融合策略自适应计算粒子权重,并实时更新目标模型。为增强在遮挡时的跟踪能力,采用局部目标而非整个运动目标作为粒子目标模型。实验结果表明,改进后的算法比简单的线索融合、传统的粒子滤波模型选取方法更能鲁棒并实时地跟踪目标。
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一种多线索融合的均值偏移跟踪算法
视觉跟踪
颜色线索
运动线索
GPU 并行实现多特征融合粒子滤波目标跟踪算法
目标跟踪
粒子滤波
多特征融合
GPU 并行
基于多特征信息融合粒子滤波的红外目标跟踪
粒子滤波
纹理特征
多特征融合
目标跟踪
一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法
粒子滤波
特征描述
信息融合
目标跟踪
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 多线索融合和区域划分的粒子滤波跟踪算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子滤波 多线索 融合策略 遮挡
年,卷(期) 2013,(19) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 186-190
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 5031字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1112-0551
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范勇 西南科技大学计算机科学与技术学院 77 624 12.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子滤波
多线索
融合策略
遮挡
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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