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视觉跟踪中模板匹配相似度指标研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122, [2]江苏广播电视大学常熟学院,江苏常熟215500, [3]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094
  • 相关基金:2006年教育部新世纪优秀人才计划资助项目(NCET-06-0487);国家自然科学基金资助项目(60472060,60572034);江苏省自然科学基金资助项目(BK2006081);江南大学创新团队研究计划资助项目(JNIRT0702)
中文摘要:

由于模板匹配中像素点r.g、b颜色值计算存在多对一缺陷,加之背景特征的影响,视觉跟踪中模板匹配往往得不到全局最优解。为此提出模糊隶属度概念和新的相似度指标公式,修正颜色值计算缺陷,相近似颜色值聚类,从而提高视觉跟踪中目标识别能力。这种新指标有效抑制背景成分的影响,同时突出目标特征的权重,改善匹配函数峰值特性,使得搜索目标得到全局最优解,最终实现鲁棒跟踪。实验结果表明,模板匹配具有良好的峰值特性,算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果。

英文摘要:

Template matching in visual tracking often can' t obtain the global optimal solution because of the defect of pixels r,g,b color' s many to one in computation and the influence of background feature. This paper presented a concept of fuzzy membership and a novel similarity measure formula. The proposed method could overcome the defect of color computation and make similar color pixels clustered, consequently it could improve the ability of target recognition. The new criterion could effectively reduce the influence of background feature, and emphasized the importance of target feature. It could improve the peak modality of matching fimction, so the global optimal solution and robust tracking could be easily obtained. Experimental results show that template matching has an excellent peak-like distribution, and tracking algorithm has precision and robustness in the presence of noise, deformation and occlude.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049