發(fā)布時間：2017-12-05 23:24

  本文關鍵詞：基于SIFT驗證的Mean Shift跟蹤運動目標新算法

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【摘要】：Mean Shift算法具有良好的實時性,但是由于其缺乏有效的目標模板更新機制而易陷入局部最大值。在經(jīng)典Mean Shift算法的基礎上,結合SIFT特征匹配提出一種新算法,實現(xiàn)快速移動和遮擋等復雜情況下的目標連續(xù)跟蹤,既保證了算法的實時性,又彌補了Mean Shift算法的不足。針對運動車輛目標快速運動和遮擋情況進行實驗,并與其他算法進行比較。結果表明,新方法有效解決了目標遮擋和快速移動等情況下的跟蹤問題,對于復雜條件下的運動車輛目標跟蹤,既保證一定的實時性又具有很好的魯棒性。
【作者單位】： 赤峰學院計算機與信息工程學院;白求恩醫(yī)務士官學校;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在智能交通系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、人工智能、目標識別和國防領域中,運動目標跟蹤一直是很具有挑戰(zhàn)性的問題。文獻[1]基于密度估計的方法,提出了MeanShift算法,由于它在目標特征提取和匹配方面的高效性,近年來廣泛應用于目標跟蹤領域。但是,由于其基本原理是利用顏色直方圖模型

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張婷;呂皖麗;羅斌;;結合SIFT校正的視頻對象魯棒水印[J];計算機工程;2011年12期

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8 萬劍華;孫姝娟;曾U，

本文編號：1256569