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摘要:
传统Mean Shift跟踪算法存在固定核窗宽导致目标尺度和空间定位不准确的问题.本文在背景加权的均值漂移算法(corrected background-weighted histogram,CBWH Mean Shift)精确的目标定位基础之上,在RGB颜色空间下使用目标背景加权模型生成目标显著特征的颜色概率图,以此计算不变矩来调整下一帧的跟踪窗口,并在满足一定条件时及时更新背景加权模型以适应复杂背景下的跟踪任务.实验表明,上述方法能够自适应地更新核函数的带宽,提高了算法跟踪尺度变化目标的鲁棒性.
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文献信息
篇名 尺度自适应CBWH跟踪算法研究
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 核窗宽 均值漂移 背景加权 颜色概率图
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 517-525
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 5110字 语种 中文
DOI
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 吴小培 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 132 1377 20.0 29.0
2 张超 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 36 257 9.0 15.0
3 王营冠 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 71 470 10.0 18.0
4 刘峰 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 16 25 3.0 4.0
5 朱周元 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 2 6 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
核窗宽
均值漂移
背景加权
颜色概率图
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
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导