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摘要:
针对图像跟踪过程中的背景干扰、光照条件变化与目标特性漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下灰度和纹理特征融合与估计的目标跟踪算法.首先建立基于灰度直方图和边缘梯度直方图的特征集合,以增加目标描述的信息量和稳定性;然后在跟踪过程中依据每个特征对目标与背景的区分度赋予其相应的权值,突出贡献较大的特征,并将该加权系数用于目标和候选目标的相似性度量;最后,为了克服复杂场景对单幅图像中特征可信度的影响,将跟踪的连续性引入权值的自适应调整过程,利用当前帧的特征区分度和前一帧的特征权值对当前帧的特征权值进行估计,从而实现特征权值的在线更新.实验结果表明,通过对特征的融合及其权值的在线估计,实现了复杂场景下的稳定目标跟踪.
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文献信息
篇名 基于复杂场景下特征融合与估计的目标跟踪算法
来源期刊 半导体光电 学科 工学
关键词 目标跟踪 粒子滤波 特征融合 特征权值估计
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 光电技术应用
研究方向 页码范围 503-508
页数 分类号 TP391.4
字数 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 高敏 军械工程学院导弹工程系 117 720 14.0 20.0
2 方丹 军械工程学院导弹工程系 25 67 4.0 6.0
3 徐超 军械工程学院导弹工程系 49 209 8.0 11.0
4 杨耀 10 31 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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目标跟踪
粒子滤波
特征融合
特征权值估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
半导体光电
双月刊
1001-5868
50-1092/TN
大16开
重庆市南坪花园路14号44所内
1976
chi
出版文献量(篇)
4307
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