电子科技
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전자과기
IT AGE
2015年
6期
13-16
,共4页
局部特征%形状上下文%均值漂移%目标跟踪
跼部特徵%形狀上下文%均值漂移%目標跟蹤
국부특정%형상상하문%균치표이%목표근종
利用均值漂移进行目标跟踪的算法,在被跟踪目标出现旋转、尺度变化、噪声干扰等情况下,无法得到准确的跟踪结果.文中提出了基于当前流行目标跟踪算法和局部特征相结合的算法,基于局部特征一形状上下文(Shape Context)特征的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先提取目标的轮廓信息和特征,根据采样点之间位置和距离关系建立Shape Context直方图,最后所有点的Shape Context直方图构成了图像的Shape Context特征,最后根据Mean Shift算法进行跟踪.实验结果表明,该算法在跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰和遮挡等情况下能够准确地跟踪物体,鲁棒性好.
利用均值漂移進行目標跟蹤的算法,在被跟蹤目標齣現鏇轉、呎度變化、譟聲榦擾等情況下,無法得到準確的跟蹤結果.文中提齣瞭基于噹前流行目標跟蹤算法和跼部特徵相結閤的算法,基于跼部特徵一形狀上下文(Shape Context)特徵的Mean Shift目標跟蹤算法.該算法首先提取目標的輪廓信息和特徵,根據採樣點之間位置和距離關繫建立Shape Context直方圖,最後所有點的Shape Context直方圖構成瞭圖像的Shape Context特徵,最後根據Mean Shift算法進行跟蹤.實驗結果錶明,該算法在跟蹤目標齣現呎度變化、鏇轉、譟聲榦擾和遮擋等情況下能夠準確地跟蹤物體,魯棒性好.
이용균치표이진행목표근종적산법,재피근종목표출현선전、척도변화、조성간우등정황하,무법득도준학적근종결과.문중제출료기우당전류행목표근종산법화국부특정상결합적산법,기우국부특정일형상상하문(Shape Context)특정적Mean Shift목표근종산법.해산법수선제취목표적륜곽신식화특정,근거채양점지간위치화거리관계건립Shape Context직방도,최후소유점적Shape Context직방도구성료도상적Shape Context특정,최후근거Mean Shift산법진행근종.실험결과표명,해산법재근종목표출현척도변화、선전、조성간우화차당등정황하능구준학지근종물체,로봉성호.
