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基于置信区域内多级动态层表达的类贯序蒙特卡洛视觉跟踪方法
被引量：
4
1
作者
宋涛
李鸥
刘广怡
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1355-1361,共7页
视觉跟踪是智能监控、机器人和视觉导航等领域的核心技术.针对现有类贯序蒙特卡洛跟踪方法复杂度高、实时性差的问题,本文提出了一种融合置信区域内多级动态层表达的跟踪方法,采用更加可靠、有效的粒子模拟状态后验概率.该方法利用检测...
视觉跟踪是智能监控、机器人和视觉导航等领域的核心技术.针对现有类贯序蒙特卡洛跟踪方法复杂度高、实时性差的问题,本文提出了一种融合置信区域内多级动态层表达的跟踪方法,采用更加可靠、有效的粒子模拟状态后验概率.该方法利用检测模块得到目标可能出现的置信区域,根据真实目标尺寸给出一种粒子采样策略,每个粒子代表一级动态层表达,并为每个粒子建立双层运动模型;构建Mean-Shift分块观测模型以引入空间和外观信息,同时根据子块的匹配程度计算粒子权值、检测目标遮挡状态并提出模型更新策略.在公开视频序列上同经典粒子滤波和Mean-Shift等算法的实验对比结果证明了本文算法具有较优的跟踪准确度和实时性.
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关键词
视觉跟踪
置信区域
双层多级运动
模型
分块观测模型
模型
更新
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职称材料
题名
基于置信区域内多级动态层表达的类贯序蒙特卡洛视觉跟踪方法
被引量：
4
1
作者
宋涛
李鸥
刘广怡
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1355-1361,共7页
基金
国家科技重大专项(No.2014ZX03006003)
文摘
视觉跟踪是智能监控、机器人和视觉导航等领域的核心技术.针对现有类贯序蒙特卡洛跟踪方法复杂度高、实时性差的问题,本文提出了一种融合置信区域内多级动态层表达的跟踪方法,采用更加可靠、有效的粒子模拟状态后验概率.该方法利用检测模块得到目标可能出现的置信区域,根据真实目标尺寸给出一种粒子采样策略,每个粒子代表一级动态层表达,并为每个粒子建立双层运动模型;构建Mean-Shift分块观测模型以引入空间和外观信息,同时根据子块的匹配程度计算粒子权值、检测目标遮挡状态并提出模型更新策略.在公开视频序列上同经典粒子滤波和Mean-Shift等算法的实验对比结果证明了本文算法具有较优的跟踪准确度和实时性.
关键词
视觉跟踪
置信区域
双层多级运动
模型
分块观测模型
模型
更新
Keywords
visual tracking
confidence region
two-layer multilevel motion model
block-based observation model
model update
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于置信区域内多级动态层表达的类贯序蒙特卡洛视觉跟踪方法
宋涛
李鸥
刘广怡
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
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职称材料
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