计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
11期
50-51,64
,共3页
王新滨%艾斯卡尔·艾木都拉
王新濱%艾斯卡爾·艾木都拉
왕신빈%애사잡이·애목도랍
点目标%序列图像%最大模糊熵高斯聚类%跟踪
點目標%序列圖像%最大模糊熵高斯聚類%跟蹤
점목표%서렬도상%최대모호적고사취류%근종
研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法:在目标初始信息(位置、速度)已知的情况下,应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合,将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标点下一个状态的位置,在预测位置继续开一个跟踪窗进行检测、融合,直至所有图像都被跟踪完为止.理论及实验结果表明,在序列图像情况下该算法能够在保持跟踪实时性的同时.提供较高的跟踪精度.
研究瞭一種基于最大模糊熵高斯聚類的實時圖像目標跟蹤算法:在目標初始信息(位置、速度)已知的情況下,應用最大模糊熵高斯聚類的方法進行跟蹤窗內測量點融閤,將融閤後的點輸入到Kalman濾波器中進行預測目標點下一箇狀態的位置,在預測位置繼續開一箇跟蹤窗進行檢測、融閤,直至所有圖像都被跟蹤完為止.理論及實驗結果錶明,在序列圖像情況下該算法能夠在保持跟蹤實時性的同時.提供較高的跟蹤精度.
연구료일충기우최대모호적고사취류적실시도상목표근종산법:재목표초시신식(위치、속도)이지적정황하,응용최대모호적고사취류적방법진행근종창내측량점융합,장융합후적점수입도Kalman려파기중진행예측목표점하일개상태적위치,재예측위치계속개일개근종창진행검측、융합,직지소유도상도피근종완위지.이론급실험결과표명,재서렬도상정황하해산법능구재보지근종실시성적동시.제공교고적근종정도.
