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基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:模式识别与人工智能
  • 时间:0
  • 页码:787-793
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[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]山东大学控制科学与工程学院,济南250061
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60104009)、山东省自然科学基金(No.Z2005G03)资助项目
  • 相关项目:复杂大场景下的多摄像机接力目标跟踪问题研究
中文摘要:

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.

英文摘要:

Having been improved , the mean shift algorithm and the particle filtering algorithm are combined effectively. Under the non-occlusion and the occlusion that is not serious the improved mean shift algorithm is adopted while under the serious occlusion the improved particle filtering algorithm is employed. Whether the real tracking is resumed is checked after occlusion. Effective occlusion detection method based on sub-block is proposed and the color template is not updated under occlusion. Experimental results indicate the proposed algorithm is real-time and robust and has good tracking performance under complex background.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169