煤炭技术
煤炭技術
매탄기술
COAL TECHNOLOGY
2012年
12期
158-160
,共3页
目标跟踪%Camshaft%kalman滤波%Adaboost
目標跟蹤%Camshaft%kalman濾波%Adaboost
목표근종%Camshaft%kalman려파%Adaboost
针对传统Camshift跟踪算法在目标运动速度过快和受到大面积相似区域情况下,容易引起跟踪目标丢失的问题,提出了一种基于多线索融合的跟踪算法来提高运动目标跟踪的精度.首先利用运动目标具有连续性的特点,采用Kalman位置预测原理实施有效跟踪,更好的解决了Camshift跟踪算法在跟踪过程中环境因素对跟踪目标的影响.然后通过加入Adaboost算法有效提高了教师人脸跟踪的准确性.改进的算法分别通过了阻挡、变形和相似肤色实验验证.实验表明改进后的算法提高了检测时间和识别率,实现了对快速运动目标的稳定跟踪.
針對傳統Camshift跟蹤算法在目標運動速度過快和受到大麵積相似區域情況下,容易引起跟蹤目標丟失的問題,提齣瞭一種基于多線索融閤的跟蹤算法來提高運動目標跟蹤的精度.首先利用運動目標具有連續性的特點,採用Kalman位置預測原理實施有效跟蹤,更好的解決瞭Camshift跟蹤算法在跟蹤過程中環境因素對跟蹤目標的影響.然後通過加入Adaboost算法有效提高瞭教師人臉跟蹤的準確性.改進的算法分彆通過瞭阻擋、變形和相似膚色實驗驗證.實驗錶明改進後的算法提高瞭檢測時間和識彆率,實現瞭對快速運動目標的穩定跟蹤.
침대전통Camshift근종산법재목표운동속도과쾌화수도대면적상사구역정황하,용역인기근종목표주실적문제,제출료일충기우다선색융합적근종산법래제고운동목표근종적정도.수선이용운동목표구유련속성적특점,채용Kalman위치예측원리실시유효근종,경호적해결료Camshift근종산법재근종과정중배경인소대근종목표적영향.연후통과가입Adaboost산법유효제고료교사인검근종적준학성.개진적산법분별통과료조당、변형화상사부색실험험증.실험표명개진후적산법제고료검측시간화식별솔,실현료대쾌속운동목표적은정근종.
