计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2015年
4期
576-581,590
,共7页
Vibe算法%粒子滤波%Camshift算法%目标检测%目标跟踪
Vibe算法%粒子濾波%Camshift算法%目標檢測%目標跟蹤
Vibe산법%입자려파%Camshift산법%목표검측%목표근종
Vibe algorithm%particle filtering algorithm%Camshift algorithm%target detection%target tracking
针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪.
針對運動目標在運動過程中的交扠、遮擋等情況,採用自適應閾值的Vibe算法來壓縮揹景雜波和相關譟聲,進而對運動目標進行檢測.採用基于Camshift優化的粒子濾波算法對運動目標進行跟蹤,該算法在粒子濾波算法的基礎上結閤Camshift算法的優點,加入噹前觀測信息,使粒子更好地採樣于目標週圍,提高瞭粒子效率,節省瞭算法時間.實驗錶明,自適應閾值的Vibe算法能夠準確檢測複雜場景中的運動目標,併能夠適應譟聲榦擾和光照變化,而基于Camshift優化的粒子濾波算法能夠在目標快速運動、遮擋情況下對目標進行準確跟蹤.
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