期刊文献+
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法 被引量:12
1
作者 王旭东 王屹炜 闫贺 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1480-1487,共8页
针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图... 针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。 展开更多
关键词 目标跟踪 背景抑制 直方图 色调 连续自适应均值漂移跟踪算法
在线阅读 下载PDF
基于Kinect深度信息的人体运动跟踪算法 被引量:12
2
作者 杨晓敏 张奇志 周亚丽 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2013年第1期33-37,共5页
大多数人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对人体的颜色特征进行跟踪,针对此问题设计了基于Kinect深度信息的人体运动跟踪算法。通过分析Kinect获取的深度图信息来对人体轮廓进行区分判定,提取前景目标区域以及计算目标区域的深度直方... 大多数人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对人体的颜色特征进行跟踪,针对此问题设计了基于Kinect深度信息的人体运动跟踪算法。通过分析Kinect获取的深度图信息来对人体轮廓进行区分判定,提取前景目标区域以及计算目标区域的深度直方图。通过对深度直方图进行分析去除背景区域部分,根据获取的深度直方图求取跟踪图像的深度反向投影;最后结合Camshift算法确定当前选取目标区域的尺寸和中心位置来进行对人体的实时跟踪。实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,避免了光照变化和背景相似情况下的不稳定问题,能实现复杂场景下的人体目标跟踪。 展开更多
关键词 Kinect深度传感器 深度信息 反向投影 连续自适应均值偏移算法
在线阅读 下载PDF
基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究 被引量:11
3
作者 赵文倩 匡逊君 李明富 《信息技术》 2012年第7期165-169,共5页
针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法... 针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。 展开更多
关键词 连续自适应均值漂移算法 背景差分法 运动目标 跟踪
在线阅读 下载PDF
基于变尺度全局搜索的运动目标跟踪算法 被引量:1
4
作者 张博 张树群 雷兆宜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2015年第2期30-34,共5页
为了获得更加理想的运动目标跟踪效果,提出一种基于变尺度全局搜索的运动目标跟踪算法。首先对于没有发生严重遮挡运动目标,采用MS算法实现目标跟踪,然后当目标受到严重遮挡时,通过全局搜索策略缩小搜索窗尺度,逐渐逼近跟踪目标,实现对... 为了获得更加理想的运动目标跟踪效果,提出一种基于变尺度全局搜索的运动目标跟踪算法。首先对于没有发生严重遮挡运动目标,采用MS算法实现目标跟踪,然后当目标受到严重遮挡时,通过全局搜索策略缩小搜索窗尺度,逐渐逼近跟踪目标,实现对目标准确跟踪,最后采用多个实验对算法的性能仿真测试。仿真结果表明,相对其它的目标跟踪算法,本文算法不仅提高了运动目标的跟踪精度,而且加快运动目标跟踪速度,尤其对于严重遮挡目标跟踪问题,具有十分明显的优势,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 运动目标跟踪 颜色直方图 均值偏移算法 自适应搜索窗
在线阅读 下载PDF
基于颜色直方图和深度信息的CamShift目标跟踪算法 被引量:1
5
作者 顾超 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期577-580,共4页
基于颜色直方图的Cam Shift目标跟踪方法不能适应复杂环境,特别是环境中有相似颜色干扰的情况.针对这一不足,提出了一种基于颜色直方图和深度信息的Cam Shift目标跟踪方法.通过对比试验,证明深度信息的引入,大大削弱了复杂环境对跟踪效... 基于颜色直方图的Cam Shift目标跟踪方法不能适应复杂环境,特别是环境中有相似颜色干扰的情况.针对这一不足,提出了一种基于颜色直方图和深度信息的Cam Shift目标跟踪方法.通过对比试验,证明深度信息的引入,大大削弱了复杂环境对跟踪效果的影响,提高了目标跟踪的鲁棒性. 展开更多
关键词 目标跟踪 连续自适应均值漂移算法 深度信息
在线阅读 下载PDF
基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪 被引量:7
6
作者 闫钧华 陈少华 +1 位作者 许俊峰 储林臻 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期517-523,共7页
针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题,利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型,选取红外图像的“灰度梯度背投影... 针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题,利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型,选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型;然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果,对两种图像的权重进行自适应调整,得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明,对于320像素×240像素的可见光和红外图像,基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标,目标跟踪精度为0.5像素,跟踪速度为30~32ms/帧。 展开更多
关键词 目标跟踪 图像特征融合 可见光图像 红外图像 连续自适应均值移动跟踪算法
在线阅读 下载PDF
空间机械臂抓捕动态目标快速稳定跟踪方法 被引量:3
7
作者 王晓雪 刘传凯 +3 位作者 王保丰 唐歌实 王镓 郭祥艳 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期18-28,共11页
面向空间机械臂对在轨飞行器、对接舱段等目标进行抓捕的应用需求,对近距离交会对接中的动态目标跟踪问题展开研究,提出了一种基于反向投影模板自适应更新的快速跟踪方法。该方法在分析发光目标灰度特性的基础上,设计了一种能够充分表... 面向空间机械臂对在轨飞行器、对接舱段等目标进行抓捕的应用需求,对近距离交会对接中的动态目标跟踪问题展开研究,提出了一种基于反向投影模板自适应更新的快速跟踪方法。该方法在分析发光目标灰度特性的基础上,设计了一种能够充分表征目标差异的特征选取算法,有效消除了随变性较小的信息对跟踪过程的影响。利用该特征,设计了目标在不同帧之间的相似性比较方法,并制定了目标特征模版更新策略,解决了由于目标姿态和光线的变化而导致的跟踪错误问题。对跟踪过程中可能出现的目标移入移出相机视场问题提出了一种临界目标抛弃、找回策略,避免了目标的局部跟丢问题。最后通过跟踪试验,有效验证了该算法的实时性和鲁棒性,实现了10帧/s以上的稳定跟踪。 展开更多
关键词 机械臂抓捕 自主交会对接 连续自适应均值漂移算法 目标跟踪 反向投影
在线阅读 下载PDF
对变形目标的跟踪研究
8
作者 孙晓晓 贾秋玲 《现代电子技术》 2011年第24期130-132,136,共4页
在目标跟踪过程中,目标在图像中的形状和大小常发生不同程度的变化,为了准确、有效地实现目标跟踪,采用多次迭代的连续自适应平均值移动算法。该算法是一种基于颜色跟踪的算法,根据多次迭代的计算结果,自适应调整图像序列中搜索窗口的... 在目标跟踪过程中,目标在图像中的形状和大小常发生不同程度的变化,为了准确、有效地实现目标跟踪,采用多次迭代的连续自适应平均值移动算法。该算法是一种基于颜色跟踪的算法,根据多次迭代的计算结果,自适应调整图像序列中搜索窗口的大小和位置,从而得到当前图像中的目标中心,实现对运动目标的跟踪。最后分别在不同变形情况下和多个运动目标下进行实验。实验结果表明,当目标发生旋转、大小变化及存在多个目标的情况下,该算法仍能有效地对运动目标进行准确跟踪。 展开更多
关键词 连续自适应均值移动算法 多次迭代 目标跟踪 颜色跟踪
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部