计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
3期
954-956
,共3页
目标跟踪%视频流%协方差%卡尔曼预测
目標跟蹤%視頻流%協方差%卡爾曼預測
목표근종%시빈류%협방차%잡이만예측
target tracking%video flowing%covariance%Kalman prediction
为了提高视频图像序列动态目标跟踪过程的跟踪效率,在分析现有算法的基础上,提出了一种基于卡尔曼预测和协方差模块更新相结合的动态目标跟踪新算法.通过卡尔曼预测,可以得到图像序列中下一帧的动态有效区域,实现了对目标区域的实时跟踪;同时,目标协方差矩阵的更新用于目标匹配区域的预测,提高了整个跟踪算法的抗干扰性能和鲁棒性.实验结果表明,与现有的基于静态模板的协方差跟踪算法相比,该算法在实时跟踪性能方面具有更好的跟踪效率.该方法用于视频图像序列动态目标跟踪是可行的、有效的.
為瞭提高視頻圖像序列動態目標跟蹤過程的跟蹤效率,在分析現有算法的基礎上,提齣瞭一種基于卡爾曼預測和協方差模塊更新相結閤的動態目標跟蹤新算法.通過卡爾曼預測,可以得到圖像序列中下一幀的動態有效區域,實現瞭對目標區域的實時跟蹤;同時,目標協方差矩陣的更新用于目標匹配區域的預測,提高瞭整箇跟蹤算法的抗榦擾性能和魯棒性.實驗結果錶明,與現有的基于靜態模闆的協方差跟蹤算法相比,該算法在實時跟蹤性能方麵具有更好的跟蹤效率.該方法用于視頻圖像序列動態目標跟蹤是可行的、有效的.
위료제고시빈도상서렬동태목표근종과정적근종효솔,재분석현유산법적기출상,제출료일충기우잡이만예측화협방차모괴경신상결합적동태목표근종신산법.통과잡이만예측,가이득도도상서렬중하일정적동태유효구역,실현료대목표구역적실시근종;동시,목표협방차구진적경신용우목표필배구역적예측,제고료정개근종산법적항간우성능화로봉성.실험결과표명,여현유적기우정태모판적협방차근종산법상비,해산법재실시근종성능방면구유경호적근종효솔.해방법용우시빈도상서렬동태목표근종시가행적、유효적.
