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基于模糊隶属关系的Mean Shift图像跟踪改进算法
  • 期刊名称:电子与信息学报, 2008, 30(11):2688-2692
  • 时间:0
  • 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]江苏科技大学电子信息学院,镇江212003, [2]江南大学信息工程学院,无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金(60572034),教育部新世纪优秀人才计划项目(2006)和江苏省自然科学基金(BK2006081)资助课题
  • 相关项目:客户相关最优鉴别分析理论及其在人脸验证中的应用研究
中文摘要:

鉴于Mean Shift算法中核心步骤计算所得的新目标模板中心位置几乎都非整数的问题,该文提出了模糊隶属度的概念,并在此基础上,改进了Mean Shift算法在图像跟踪中的实现步骤。实验表明,该算法计算量小,且能很好的减少原算法中不必要的误差。

英文摘要:

In view of the fact that the center position of new target template obtained by the computation of the core step of Mean Shift algorithm is nearly all non-integer, in this paper, a concept of fuzzy membership is proposed, the steps in image tracking using Mean Shift algorithm are improved. The results of experiments show that computational load and error are less than that of the original algorithm.

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