本文關鍵詞：結(jié)合自適應核函數(shù)的Mean-shift改進算法

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【摘要】：為解決Mean-shift算法采用固定跟蹤窗口造成的目標定位精度低的問題,結(jié)合視覺顯著性檢測和像素灰度相似度,提出一種采用自適應核函數(shù)的Mean-shift跟蹤算法。該方法以灰度相似度加權(quán)的視覺顯著性特征確定目標區(qū)域,并結(jié)合Epanechnikov核函數(shù)構(gòu)建自適應核函數(shù),使跟蹤窗口自適應目標大小變化,降低目標尺度變化的影響,實現(xiàn)目標的有效跟蹤。實驗結(jié)果證明,該方法能夠有效跟蹤尺度變化目標,處理每幀圖像耗時小于25ms,滿足實時性需求。
【作者單位】： 中國人民解放軍91245部隊;
【關鍵詞】： 自適應核函數(shù) Mean-shift 視覺顯著性
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言作為計算機視覺研究熱點之一,目標跟蹤技術(shù)在智能交通、智能機器人、激光通信、精確制導等領域有著廣泛應用[1-3]。為實現(xiàn)對運動目標實時、有效跟蹤,跟蹤算法應耗時短并對目標姿態(tài)變化有較強的魯棒性。目前常用跟蹤算法主要有以粒子濾波為代表的基于濾波和數(shù)據(jù)關聯(lián)的跟蹤

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本文編號：633612