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摘要:
为了可以在复杂环境下对运动目标进行有效的跟踪,因此对LK(Lucas-Kanade)算法进行了研究并改进.改进的算法采用LK图像配准算法检测目标的状态,可以满足算法对实时性的要求;采用前向后向光流法作为LK框架,使得算法具有自评估能力,不易陷入局部极小值;将压缩感知理论引入LK算法进行目标跟踪,通过对校准误差的L1范数进行最小化来计算目标的状态参数,使得算法可以应对目标外观的变化;引入卡尔曼滤波器作为运动模型,先对物体的位置进行预测,然后再进行分类和检测,能有效地应对由于模板更新而产生的漂移问题.通过大量的实验对算法进行验证,该算法与现有算法相比处理目标在跟踪过程中的外观变化以及环境中的遮挡、光照变化等问题时,仍有较好的性能.
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文献信息
篇名 基于改进LK光流的目标跟踪算法研究
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 目标跟踪 LK光流法 压缩感知 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 127-130
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3024字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.10.034
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1 张忠义 江苏科技大学计算机科学与工程学院 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
LK光流法
压缩感知
卡尔曼滤波
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期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
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