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摘要:
提出一种使用改进型LTP特征与颜色特征融合的均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法,该算法解决了均值漂移目标跟踪算法在变化的光强场景下跟踪难的问题.首先针对LTP模式过多的问题引入旋转不变的LTP模式,然后提出动态计算LTP算子阈值的方法,之后将改进的LTP特征与颜色特征通过自适应函数融合起来并嵌入均值漂移算法中.在变光强场景下与传统目标跟踪算法相比较,此算法跟踪结果明显优于其他算法,且鲁棒性较好.
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基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法
目标跟踪
均值漂移
判别式序列表
目标外观
背景信息
结合LTP纹理特征和改进Mean-Shift的视频目标跟踪方法
视频目标跟踪
Mean-Shift算法
尺度和方向自适应
局部三元模式
纹理特征
基于改进的均值漂移算法的非刚性目标跟踪
非刚性目标跟踪
GVF Snake
均值漂移
卡尔曼滤波器
粒子滤波器
基于均值漂移的改进目标跟踪算法
目标跟踪
目标表示
离散域模型
均值漂移
迭代寻优
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于改进型LTP的均值漂移目标跟踪算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 Mean Shift算法 LTP 自适应 光照 鲁棒性
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 306-311
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 6011字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.04.062
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 黄山 四川大学计算机学院 73 756 16.0 25.0
2 邹青志 四川大学电气信息学院 2 14 2.0 2.0
传播情况
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2019(2)
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研究主题发展历程
节点文献
Mean Shift算法
LTP
自适应
光照
鲁棒性
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
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