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基于分布域描述算子的视频目标跟踪 被引量:1
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作者 王宪 张方生 +1 位作者 宋书林 冯开凯 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期21-27,共7页
针对目标跟踪中如何有效地描述目标,以适应跟踪环境变化的问题,提出了一种基于分布域描述算子的视频目标跟踪算法。首先,采用分布域描述算子来建立目标模型;然后选择粒子滤波算法进行目标状态估计实现目标跟踪;在跟踪过程中,采用在线更... 针对目标跟踪中如何有效地描述目标,以适应跟踪环境变化的问题,提出了一种基于分布域描述算子的视频目标跟踪算法。首先,采用分布域描述算子来建立目标模型;然后选择粒子滤波算法进行目标状态估计实现目标跟踪;在跟踪过程中,采用在线更新模型的方法,降低了光照变化以及部分遮挡带来的影响,从而提高跟踪的准确率。在常用的视频序列上进行了实验,并与目前常用的算法进行了比较。实验结果表明该算法具有较好的跟踪效果,能实现复杂场景下的目标跟踪。 展开更多
关键词 视频目标跟踪 分布域描述算子 粒子滤波
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基于在线判别分布域特征选择的鲁棒跟踪算法
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作者 郭强 吴成东 赵迎春 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期305-309,共5页
针对基于检测目标跟踪中的特征描述子Haar-like表征能力不强和易引入错误训练样本导致目标漂移的问题,提出了一种利用分布域描述算子进行示例层级的在线判别特征选择跟踪算法.首先,用软直方图方法快速近似得到分布域特征,并利用此描述... 针对基于检测目标跟踪中的特征描述子Haar-like表征能力不强和易引入错误训练样本导致目标漂移的问题,提出了一种利用分布域描述算子进行示例层级的在线判别特征选择跟踪算法.首先,用软直方图方法快速近似得到分布域特征,并利用此描述算子取代Haar-like特征有效表示目标的外观信息.然后,基于示例级样本的先验信息进行有监督学习,利用在线判别特征选择算法选择最佳的分布域层特征以减少漂移现象发生.实验利用多场景视频标准测试库及新的评价指标进行验证,结果表明本文算法性能优于对比算法. 展开更多
关键词 视觉跟踪 分布域描述算子 特征选择 软直方图 监督学习
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