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摘要:
运动目标检测和跟踪在多媒体图像、视频监控等方面有普遍应用。多年来,人们在该领域进行了大量的、深入的研究,发表了大量显著性的成果。但目标被遮挡、尺度变化以及光照变化仍然对跟踪结果存在较大影响。为解决这些问题,研究人员仍然在研究如何能构造一个鲁棒性好的跟踪算法。该文主要对近年来常见的运动目标检测和跟踪算法的发展做了简单叙述。简单分析了运动目标检测的帧间差分法、背景减法、光流法的原理;描述了运动目标跟踪所用的Meanshift算法、Kalman滤波器、粒子滤波方法;最后对压缩感知理论进行简介,并对基于该理论的两种算法:稀疏表示的目标跟踪算法和实时压缩感知目标跟踪算法做出系统的描述。
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卡尔曼滤波
基于运动区域检测的运动目标跟踪算法
模板匹配
区域检测
目标跟踪
光流法
视频图像
改进混合高斯模型的运动目标检测与跟踪算法
运动目标
高斯混合模型
多目标跟踪
反馈信息
内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 运动目标检测和跟踪算法综述
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 运动目标检测 运动目标跟踪 压缩感知 稀疏表示 特征提取
年,卷(期) 2018,(8X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 194-197
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王慧 22 16 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
运动目标检测
运动目标跟踪
压缩感知
稀疏表示
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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电脑知识与技术:学术版
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34-1205/TP
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