基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法.首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分类器对每个子区域的候选图像块进行分类,在跟踪过程中自适应地融合子区域分类结果以剔除被遮挡子区域对目标跟踪结果的影响,同时更新随机蕨特征和子区域图像块的选择.结合对TLD算法部分模块的改进,通过对不同视频序列进行测试,实验结果显示本文算法在跟踪大小320 pixel×240 pixel的视频序列时,跟踪速度达到20~30 frame/s左右,目标中心位置误差在30 pixels时,算法准确率可达到80%以上.
推荐文章
基于HOG与多实例在线学习的目标跟踪算法
随机蕨
梯度方向直方图
局部二值模式
多实例学习
在线学习
目标检测
目标跟踪
基于在线学习和结构约束的目标跟踪算法
随机蕨丛
结构约束
光流法
在线学习
目标跟踪
前向-后向误差
基于局部直方图的多区域目标跟踪算法
目标跟踪
光照变化
目标遮挡
局部敏感直方图
多区域跟踪
基于HOG及在线多实例学习的目标跟踪算法
HOG
分类器
在线多实例学习
目标跟踪
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多区域的随机蕨在线目标跟踪算法
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 目标跟踪 随机蕨算法 多区域融合 目标在线模型
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 953-959
页数 7页 分类号 TP391
字数 4625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 赵文杰 32 187 9.0 12.0
2 李婷 7 49 3.0 7.0
3 杨帅 7 49 3.0 7.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (36)
共引文献  (41)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (5)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2012(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
随机蕨算法
多区域融合
目标在线模型
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
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
总被引数(次)
30858
论文1v1指导