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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法
高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法
作者:
陈超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
改进高斯混合模型
分数阶导数学习率
目标跟踪算法
加权似然跟踪
期望值最大化
摘要:
鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法.主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题.通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Like-lihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高.在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势.
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篇名
高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
改进高斯混合模型
分数阶导数学习率
目标跟踪算法
加权似然跟踪
期望值最大化
年,卷(期)
2019,(12)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
124-131
页数
8页
分类号
TP391
字数
6428字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1811-0391
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
陈超
内江师范学院四川省数据恢复重点实验室
19
34
3.0
5.0
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改进高斯混合模型
分数阶导数学习率
目标跟踪算法
加权似然跟踪
期望值最大化
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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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