作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
粒子滤波作为目标跟踪的主流技术,在人体运动视频分析中具有广阔的应用前景.为了进一步提高目标追踪的精度,提出一种基于改进粒子滤波模型的运动视频目标跟踪算法.采用HSV分布模型构建目标观测模型,结合粒子滤波器和退化权值检测运动目标是否出现在目标观测模型中.最后引入遗传算法对粒子滤波算法进行改进,以便消除粒子退化的现象.在体育运动员视频中进行测试验证,实验结果表明,提出的算法能够有效完成运动视频中的人体目标跟踪,与其他算法相比,提出算法的精度和运行效率更高.
推荐文章
基于改进粒子滤波跟踪算法的运动视频跟踪
运动目标检测
高斯混合模型
背景建模
粒子滤波
RGB颜色直方图
迭代递归
运动平台上基于粒子滤波的目标跟踪技术
目标跟踪
粒子滤波
强度梯度
运动平台
粒子滤波算法在视频目标跟踪中的改进与运用
粒子滤波
目标跟踪
重采样
HSV颜色基准
基于粒子滤波与局部搜索的视频目标跟踪
目标跟踪
粒子滤波
局部搜索
随机爬山法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 应用于运动视频目标跟踪的改进粒子滤波模型技术研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 目标跟踪 遗传算法 运动视频 粒子滤波 HSV分布模型 退化权值
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 信号分析与图像处理
研究方向 页码范围 65-67,72
页数 4页 分类号 TN713-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.03.016
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 刘懿 10 8 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (38)
共引文献  (6)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2013(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2014(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2015(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2016(7)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(4)
2018(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2019(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
遗传算法
运动视频
粒子滤波
HSV分布模型
退化权值
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
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导