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使用Mean Shift进行自适应序列图像目标跟踪 被引量:5
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作者 贾静平 赵荣椿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第2期247-249,251,共4页
现有的MeanShift跟踪方法使用单一半径参数描述目标大小变化,不能适应复杂的目标运动情况。使用带宽矩阵来描述目标尺寸,在两个方向上独立描述目标大小变化,提出并证明了一种新的跟踪方法。实验表明,在不增加任何计算量的情况下,该算法... 现有的MeanShift跟踪方法使用单一半径参数描述目标大小变化,不能适应复杂的目标运动情况。使用带宽矩阵来描述目标尺寸,在两个方向上独立描述目标大小变化,提出并证明了一种新的跟踪方法。实验表明,在不增加任何计算量的情况下,该算法对目标运动的适应性更好。 展开更多
关键词 Mean SHIFT 序列图像目标跟踪 带宽矩阵 目标自适应
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基于QP_TR信任域方法的低信噪比序列图像目标跟踪
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作者 贾静平 赵艳丽 赵荣椿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第10期190-192,共3页
运动平台上低信噪比序列图像中的目标跟踪面临着两大困难:平台运动导致图像存在全局平移,使得目标在相邻帧间脱离跟踪算法搜索窗;图像中的干扰使得跟踪窗口经常跳动而导致跟踪失败。鉴于QP_TR信任域算法的优良性能,针对上述两个问题提... 运动平台上低信噪比序列图像中的目标跟踪面临着两大困难:平台运动导致图像存在全局平移,使得目标在相邻帧间脱离跟踪算法搜索窗;图像中的干扰使得跟踪窗口经常跳动而导致跟踪失败。鉴于QP_TR信任域算法的优良性能,针对上述两个问题提出了一种新的基于QP_TR信任域和Kalman滤波的跟踪算法。该算法利用QP_TR进行图像稳定和模板匹配,通过Kalman滤波器状态估计滤除干扰。与三步搜索方法相比,加大了搜索窗大小的同时减少了模板匹配的次数,提高了性能。在真实图像序列上进行的实验表明,该算法能有效地稳定运动图像,实现运动平台上低信噪比序列图像中目标的稳定跟踪。 展开更多
关键词 QP_TR信任域算法 序列图像中的目标跟踪 运动状态估计
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目标多自由度Mean Shift序列图像跟踪算法 被引量:8
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作者 贾静平 张艳宁 +1 位作者 柴艳妹 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期618-622,共5页
现有的M ean Sh ift跟踪方法使用单一半径参数来描述目标大小变化,每个目标仅有位置和尺寸两个自由度,因而不能适应复杂的目标运动情况。文中提出新的M ean Sh ift跟踪方法,该方法引入带宽矩阵来描述目标尺寸,能够在水平和垂直两个方向... 现有的M ean Sh ift跟踪方法使用单一半径参数来描述目标大小变化,每个目标仅有位置和尺寸两个自由度,因而不能适应复杂的目标运动情况。文中提出新的M ean Sh ift跟踪方法,该方法引入带宽矩阵来描述目标尺寸,能够在水平和垂直两个方向上独立描述目标大小变化,并加入目标倾角,使得目标旋转运动得以很好描述。实验表明,该算法能够准确跟踪序列图像中的任意复杂运动,尤其对目标的缩放、旋转运动有良好的适应性。 展开更多
关键词 Mean SHIFT 序列图像目标跟踪 多自由度
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