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基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
勾承甫
陈斌
+1 位作者
赵雪专
陈刚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2566-2569,2575,共5页
为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出...
为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出目标特征,最后对目标特征进行RANSAC估计跟踪目标位置。将算法在不同场景的视频数据集上进行测试,分别从准确率、召回率和综合评价指标F1-Measure三个指标分析算法性能,实验结果表明所提出的算法提高了目标跟踪的准确性,克服了长时间目标跟踪产生的跟踪漂移。
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关键词
局部不变特征
匹配传递性
非参数学习
随机一致性采样估计
目标跟踪
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职称材料
题名
基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法
被引量：
1
1
作者
勾承甫
陈斌
赵雪专
陈刚
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2566-2569,2575,共5页
基金
四川省科技成果转换项目(2014CC0043)~~
文摘
为了解决在实际监控中因为目标遮挡、外观变化和时间过长导致跟踪丢失的问题,提出一种基于随机一致性采样(RANSAC)估计的目标跟踪算法。算法首先在搜索区域提取局部不变特征集,然后利用特征匹配传递性和非参数学习算法从特征集中分离出目标特征,最后对目标特征进行RANSAC估计跟踪目标位置。将算法在不同场景的视频数据集上进行测试,分别从准确率、召回率和综合评价指标F1-Measure三个指标分析算法性能,实验结果表明所提出的算法提高了目标跟踪的准确性,克服了长时间目标跟踪产生的跟踪漂移。
关键词
局部不变特征
匹配传递性
非参数学习
随机一致性采样估计
目标跟踪
Keywords
local feature invariance
transitive matching property
non-parametric learning
RANdom SAmplingConsistency （RANSAC） estimation
object tracking
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机一致性采样估计的目标跟踪算法
勾承甫
陈斌
赵雪专
陈刚
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
1
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