电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2008年
12期
82-85
,共4页
目标跟踪%Mean Shift算法%Kalman滤波器%相似因子
目標跟蹤%Mean Shift算法%Kalman濾波器%相似因子
목표근종%Mean Shift산법%Kalman려파기%상사인자
采用Mean shift和Kalman滤波器相结合来处理动态背景下目标跟踪问题.首先利用Kalman滤波器进行预估计获得每帧Mean Shift算法的起始位置.由图像差分法得到物体轮廓.同时定义了相似因子判断物体是否发生遮挡.当发生遮挡时,根据物体运动状态不同.对颜色信息和运动信息分别赋予不同权值来预测物体在当前帧的位置并作为下一帧预测的起点.此时,目标位置的线性预测替代了Kalnlan滤波器的作用.实验证明,新算法可实现对快速运动目标的跟踪,对遮挡也有很好的稳健性.
採用Mean shift和Kalman濾波器相結閤來處理動態揹景下目標跟蹤問題.首先利用Kalman濾波器進行預估計穫得每幀Mean Shift算法的起始位置.由圖像差分法得到物體輪廓.同時定義瞭相似因子判斷物體是否髮生遮擋.噹髮生遮擋時,根據物體運動狀態不同.對顏色信息和運動信息分彆賦予不同權值來預測物體在噹前幀的位置併作為下一幀預測的起點.此時,目標位置的線性預測替代瞭Kalnlan濾波器的作用.實驗證明,新算法可實現對快速運動目標的跟蹤,對遮擋也有很好的穩健性.
채용Mean shift화Kalman려파기상결합래처리동태배경하목표근종문제.수선이용Kalman려파기진행예고계획득매정Mean Shift산법적기시위치.유도상차분법득도물체륜곽.동시정의료상사인자판단물체시부발생차당.당발생차당시,근거물체운동상태불동.대안색신식화운동신식분별부여불동권치래예측물체재당전정적위치병작위하일정예측적기점.차시,목표위치적선성예측체대료Kalnlan려파기적작용.실험증명,신산법가실현대쾌속운동목표적근종,대차당야유흔호적은건성.
