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摘要:
为更好地应对跟踪过程中复杂的场景变化问题,提出一种采用多种特征融合进行跟踪的方法.算法在粒子滤波的框架下,通过在跟踪过程中对每一个特征进行不确定性度量,计算动态的特征权值,从而完成了自适应的特征融合.利用颜色、空间和纹理特征的互补特性,提升了算法的跟踪性能.实验结果表明,算法能够很好地适应目标尺度、旋转、运动模糊等复杂场景的变化.与近年来流行的算法相比,所提出的算法具有明显优势,能够很好地完成跟踪任务.
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Camshift算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于颜色、空间和纹理信息的目标跟踪
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 视觉跟踪 特征融合 颜色 空间 纹理
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 科研论文
研究方向 页码范围 36-43
页数 8页 分类号 TP277
字数 4863字 语种 中文
DOI 10.12086/oee.2018.170643
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 王利平 西京学院信息工程学院 24 51 5.0 6.0
2 侯志强 西京学院信息工程学院 1 8 1.0 1.0
3 郭建新 西京学院信息工程学院 4 8 1.0 2.0
4 褚鹏 西京学院信息工程学院 3 8 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
特征融合
颜色
空间
纹理
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
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
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4776
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