武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
武漢理工大學學報（信息與管理工程版）
무한리공대학학보（신식여관리공정판）
JOURNAL OF WUHAN AUTOMOTIVE POLYTECHNIC UNIVERSITY
2012年
2期
147-150
,共4页
视频目标跟踪%Meanshift跟踪%Kalman滤波器
視頻目標跟蹤%Meanshift跟蹤%Kalman濾波器
시빈목표근종%Meanshift근종%Kalman려파기
针对传统的Meanshift方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift与Kalman 滤波器融合的视频运动目标跟踪算法.该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift跟踪结果判断是否开启Kalman滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性.实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性.
針對傳統的Meanshift方法在複雜條件下目標跟蹤丟失問題,提齣瞭一種將Meanshift與Kalman 濾波器融閤的視頻運動目標跟蹤算法.該算法可對跟蹤加入運動目標預測,根據Meanshift跟蹤結果判斷是否開啟Kalman濾波器的預測及濾波,能提高跟蹤的魯棒性.實驗結果錶明,該算法可以有效改善在複雜條件下的跟蹤效果,具有較好的魯棒性.
침대전통적Meanshift방법재복잡조건하목표근종주실문제,제출료일충장Meanshift여Kalman 려파기융합적시빈운동목표근종산법.해산법가대근종가입운동목표예측,근거Meanshift근종결과판단시부개계Kalman려파기적예측급려파,능제고근종적로봉성.실험결과표명,해산법가이유효개선재복잡조건하적근종효과,구유교호적로봉성.
