原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传统的 Mean-Shift 跟踪算法,使用单个颜色特征定位目标易受相似目标与背景的干扰导致跟踪失败以及跟踪窗口尺寸不能自适应跟踪目标变化的问题,提出一种基于颜色特征与边界特征相融合的目标表示方法和沙包核函数 Mean-Shift 尺寸自适应算法。在跟踪中,颜色特征和边界特征根据各个特征的可靠性进行实时性更新;同时,在跟踪窗口中心和边界定位的基础上,由候选目标跟踪窗和分块目标跟踪窗的边界距离变化对核窗宽大小进行更新。实验结果表明,该算法目标定位的精确性更高,在目标尺寸增大和减小的情况下,平均每帧耗时比传统的基于矩形窗和椭圆窗自适应跟踪算法更少,提高了跟踪性能,满足实时性要求。
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文献信息
篇名 基于边界沙包核函数的 Mean-Shift 跟踪算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 Mean-Shift 目标跟踪 颜色直方图 沙包窗核函数
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 3475-3479
页数 5页 分类号 TP391.41|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.11.065
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 黄晓生 华东交通大学软件学院 41 380 10.0 18.0
2 曹义亲 华东交通大学软件学院 47 235 8.0 13.0
3 肖金胜 华东交通大学软件学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
Mean-Shift
目标跟踪
颜色直方图
沙包窗核函数
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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总被引数(次)
238385
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