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摘要:
目标跟踪在机器视觉领域中发挥着巨大的作用,但是目标跟踪算法会受到目标尺度变化等因素的影响,导致算法的跟踪精度下降.针对KCF滤波算法对目标尺度变化不敏感,无法较好实现目标尺度估计的缺点,提出一种结合均值漂移的KCF目标跟踪算法.通过对KCF滤波算法的响应峰值进行判断,引入均值偏移算法对目标位置和尺度进行修正.实验结果表明,本算法在增强了算法目标尺度自适应能力的同时,能有效地融合均值漂移算法和KCF滤波算法的优点,在多种场景下的目标跟踪精度都得到了有效提升.
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文献信息
篇名 一种结合均值漂移的KCF目标跟踪算法
来源期刊 现代测绘 学科 地球科学
关键词 目标跟踪 KCF滤波 均值漂移 尺度估计
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 P234.1
字数 2857字 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 王博 南京航空航天大学航天学院 45 230 9.0 12.0
2 王媛媛 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
KCF滤波
均值漂移
尺度估计
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
现代测绘
双月刊
1672-4097
32-1694/P
大16开
江苏省南京市北京西路75号
1978
chi
出版文献量(篇)
2052
总下载数(次)
3
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