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一种基于mean shift的鲁棒性目标跟踪方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] 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]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [2]湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲412008
  • 相关基金:国家自然科学基金(60234030);国家“十一五”基础研究项目(A1420060159)
中文摘要:

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差,但为了将跟踪目标全部包含在目标模型中,不可避免在目标模型内引入很多背景像素。为了减少背景对跟踪造成偏差,在目标模型中引入带权因子,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。带权因子是这样确定的:通过利用目标外围矩形环中的背景信息和一个映射函数来生产一个新的特征向量,然后转换为带权因子。实验表明,该方法具有更好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。

英文摘要:

Background pixels in object model will induce localization error of object tracking,but in order to let the object contained in object model,it was inevitable to introduce some background pixels in object model.For reducing the localization error of object tracking,a weight was used in object model.The weight indicate the alike degree between background character and object character and could reduce localization error of object tracking introducing by background pixels in object model.The experimental results show the approach has good localization precision of object tracking,and are robust against occlusion.

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期刊论文 287 会议论文 77 获奖 2 著作 11
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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