为了提高跟踪精度,本文提出了一种基于梯度方向直方图的融合图像跟踪算法。首先采用帧差法并结合形态学处理获得运动目标大致区域,在此基础上计算目标区域的有向梯度方向直方图(Histgrams of oritented gradients,HOG),利用HOG特征描述...为了提高跟踪精度,本文提出了一种基于梯度方向直方图的融合图像跟踪算法。首先采用帧差法并结合形态学处理获得运动目标大致区域,在此基础上计算目标区域的有向梯度方向直方图(Histgrams of oritented gradients,HOG),利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点生成完整的目标描述,通过在粒子滤波框架下对多个假设状态进行匹配估计,获得目标的最优位置,最后对模板进行更新。实验结果表明,该方法能够获得清晰准确的跟踪结果,能够较好地避免跟踪中的漂移问题,且跟踪精度高。展开更多
文摘为了提高跟踪精度,本文提出了一种基于梯度方向直方图的融合图像跟踪算法。首先采用帧差法并结合形态学处理获得运动目标大致区域,在此基础上计算目标区域的有向梯度方向直方图(Histgrams of oritented gradients,HOG),利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点生成完整的目标描述,通过在粒子滤波框架下对多个假设状态进行匹配估计,获得目标的最优位置,最后对模板进行更新。实验结果表明,该方法能够获得清晰准确的跟踪结果,能够较好地避免跟踪中的漂移问题,且跟踪精度高。
