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摘要:
目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一,并得到广泛应用.其中基于Mean Shift的运动目标跟踪算法因其计算量小,实时性好,简单易行等特点而受到广泛关注,但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡的情况跟踪效果不佳,留下了改进空间.在传统基于Mean Shift运动目标跟踪方法基础上,通过创建并维护多样性模板库为跟踪过程提供更丰富的目标描述信息,提高算法运动目标跟踪效果.实验结果表明,新算法较好地解决了在目标突变和严重帧丢失情况下不能准确跟踪目标的问题,并且对目标的完全遮挡也具有很好的鲁棒性.
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方法
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一种基于角点的Mean Shift目标跟踪算法
目标跟踪
Harris角点检测
Mean Shift
目标表示
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文献信息
篇名 基于Mean Shift的多模板目标跟踪算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 运动目标跟踪 MeanShift 多模板 模板库
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 141-144,173
页数 5页 分类号 TP391
字数 3153字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1508-0022
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 尚振宏 昆明理工大学信息工程与自动化学院 64 372 12.0 17.0
2 刘辉 昆明理工大学信息工程与自动化学院 147 1430 17.0 34.0
3 陈熙 昆明理工大学信息工程与自动化学院 11 31 4.0 5.0
4 丁晓凤 昆明理工大学信息工程与自动化学院 1 10 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
运动目标跟踪
MeanShift
多模板
模板库
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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