原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
提出了一种融合的算法,针对Mean Shift算法缺乏必要的模板更新、窗口宽度大小不变的不足,融合粒子滤波对遮挡区域的预测特性和形态学边缘检测功能达到优势互补,实现模板实时更新以及核函数宽度自适应.仿真结果表明,本方案提高了视频目标跟踪的鲁棒性、实时性和精确度,解决了目标背景复杂多变,遮挡以及跟踪延迟等视频目标跟踪难题.
推荐文章
多目标跟踪系统数据融合算法的性能评估
多目标跟踪
性能评估
时间延迟
机动目标跟踪的多传感器分层加权融合算法
机动目标
交互多模型
多传感器融合
分层加权
基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架
MFA
融合分析
多模态特征
降维
视频运动目标跟踪算法研究综述
计算机视觉
目标跟踪
最小均方误差滤波器
深度学习
均值漂移
卡尔曼滤波
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 基于融合算法的视频目标跟踪研究
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 视频目标跟踪 Mean Shift算法 形态学 粒子滤波 融合算法
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 89-93
页数 5页 分类号 TP391
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 史健芳 太原理工大学信息工程学院 29 134 6.0 10.0
2 杨静 太原理工大学网络中心 27 187 6.0 13.0
3 刘姝黎 太原理工大学信息工程学院 2 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (30)
共引文献  (6)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2013(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(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)
研究主题发展历程
节点文献
视频目标跟踪
Mean Shift算法
形态学
粒子滤波
融合算法
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导