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摘要:
为了减小在目标跟踪过程中目标形变和复杂背景变化对跟踪效果的影响,提出一种基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法.首先,利用相关滤波算法提取到目标的方向梯度直方图HoG特征,利用颜色模板得到目标的颜色特征,计算两个模板的采样得分;其次,再将两者的特征信息用线性组合的形式进行特征信息融合确定目标位置,跟踪过程中,根据设定的阈值条件选择两个模板采样较大的得分再检测目标的位置;最后,输出所有帧目标位置的结果.与其他的算法进行比较,该算法在应对目标形变和背景杂波方面有较好的跟踪效果.
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一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法
粒子滤波
特征描述
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目标跟踪
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粒子滤波器
多传感器
信息融合
检测和跟踪
目标跟踪
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法
来源期刊 计量学报 学科 工学
关键词 计量学 目标跟踪算法 机器视觉 相关滤波 信息融合 颜色模板
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1006-1012
页数 7页 分类号 TB96
字数 5006字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2019.06.11
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 陈卫东 燕山大学信息科学与工程学院 44 380 11.0 18.0
5 陈磊 燕山大学信息科学与工程学院 4 5 1.0 2.0
6 邓志巍 燕山大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
7 刘宏炜 燕山大学信息科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
8 董惠茹 燕山大学信息科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
计量学
目标跟踪算法
机器视觉
相关滤波
信息融合
颜色模板
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
计量学报
月刊
1000-1158
11-1864/TB
大16开
北京1413信箱
2-798
1980
chi
出版文献量(篇)
3549
总下载数(次)
8
总被引数(次)
20173
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
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导