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改进的Mean Shift算法在前视声呐运动目标跟踪中的应用 被引量:4
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作者 崔杰 胡长青 +1 位作者 徐海东 吕银杰 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第3期279-283,共5页
多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像... 多波束前视声呐具有成像速度快、分辨率高的优点,是进行水下目标探测、跟踪和监控的重要设备。针对多波束前视声呐运动目标的跟踪问题,提出了一种改进的MeanShift算法。该算法利用经典的MeanShift算法实现目标的帧间定位,通过基于图像序列的背景消减法实现运动目标分割,根据分割后目标的位置和大小对Mean Shift跟踪框进行更新,并重新建立跟踪模型来迭代实现目标的准确定位和跟踪。实验结果表明,改进后的算法可实现目标跟踪框随目标大小和形状的更新,对目标的定位更加准确。因此,该算法具有应用于水下目标精确跟踪和定位的潜力。 展开更多
关键词 前视声呐 mean shift 目标分割 目标跟踪
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基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计 被引量:2
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作者 张欣 李思宁(指导) +3 位作者 孙剑峰 姜鹏 刘迪 王鹏辉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第S02期248-254,共7页
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提... 目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。 展开更多
关键词 激光雷达 mean shift算法 姿态估计 几何尺寸估计
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基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计 被引量:4
3
作者 严飞 夏金锋 +2 位作者 马可 刘银萍 陈伟 《电子测量技术》 2020年第23期6-11,共6页
目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜... 目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜索窗口内所有特征颜色进行统计,计算出指向特征点密集处的偏移均值,再以此更新搜索窗口,通过不断迭代运算,使窗口中心始终收敛于跟踪目标位置。实验结果表明,该系统逻辑结构更轻量化,且在1 920×1 080分辨率下跟踪速度在60 f/s,平均跟踪重叠率达到85%以上,实现了在较复杂背景下对某一物体进行实时跟踪显示。 展开更多
关键词 FPGA 目标跟踪 mean shift算法 图像处理 均值漂移
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改进Mean Shift目标跟踪算法实现 被引量:2
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作者 刘银萍 夏金锋 +2 位作者 姜栋 徐龙 严飞 《电子测量技术》 北大核心 2023年第2期31-39,共9页
目标跟踪技术目前具有较好的应用前景,但在嵌入式处理平台中面临着实时性要求高、跟踪场景复杂等情况,加上受成本和嵌入式处理平台算力的限制,其处理效果往往很难满足现实需求,因此目标跟踪等图像处理技术的落地实现是当前研究的热点内... 目标跟踪技术目前具有较好的应用前景,但在嵌入式处理平台中面临着实时性要求高、跟踪场景复杂等情况,加上受成本和嵌入式处理平台算力的限制,其处理效果往往很难满足现实需求,因此目标跟踪等图像处理技术的落地实现是当前研究的热点内容。针对此问题,本文在FPGA平台实现了改进Mean Shift目标跟踪算法,该算法首先通过目标的概率密度分布梯度爬升来寻找目标,然后采用Kalman滤波的预测机制来预估下一帧搜寻计算的位置,从而减少Mean Shift的迭代次数。该算法实现充分利用FPGA能够并行和流水线处理的特点,实现了在1 920×1 080@60 Hz高清视频图像场景下的实时目标跟踪,其中Kalman滤波算法使其在较复杂场景下也能具备一定的抗遮挡干扰的能力。 展开更多
关键词 FPGA 目标跟踪 mean shift算法 KALMAN滤波
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应用Mean Shift和分块的抗遮挡跟踪 被引量:28
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作者 颜佳 吴敏渊 +1 位作者 陈淑珍 张青林 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1413-1419,共7页
针对传统Mean Shift跟踪算法在目标发生遮挡时容易跟偏甚至跟丢的缺陷,提出了一种新的抗遮挡跟踪算法。首先,对跟踪窗口内的目标进行分块;然后,对外围子块分别实施Mean Shift跟踪算法并检测遮挡的发生,当遮挡发生后即对所有子块实施Mean... 针对传统Mean Shift跟踪算法在目标发生遮挡时容易跟偏甚至跟丢的缺陷,提出了一种新的抗遮挡跟踪算法。首先,对跟踪窗口内的目标进行分块;然后,对外围子块分别实施Mean Shift跟踪算法并检测遮挡的发生,当遮挡发生后即对所有子块实施Mean Shift跟踪算法;最后,引入一种子块置信度机制并仅用置信度最高的子块来确定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。对不同的视频序列测试的结果显示,本算法能对发生遮挡的目标进行准确跟踪。当遮挡目标尺寸为70pixel×100pixel时,平均处理时间为38.6ms/frame。结果表明,改进算法能够满足目标跟踪系统稳定性和实时性的要求。 展开更多
关键词 mean shift 目标跟踪 分块 抗遮挡
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Mean shift在目标跟踪中的应用 被引量:30
6
作者 宋新 沈振康 +1 位作者 王平 王鲁平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1405-1409,共5页
首先总结了Mean shift的发展过程,并且分析了Mean shift算法的参数少,鲁棒性强,快速实现模式计算的特点,然后根据它在目标跟踪中的应用,总结了该算法核函数直方图对目标的特征描述比较弱,容易陷入局部最大值,不能适应目标多自由度变化... 首先总结了Mean shift的发展过程,并且分析了Mean shift算法的参数少,鲁棒性强,快速实现模式计算的特点,然后根据它在目标跟踪中的应用,总结了该算法核函数直方图对目标的特征描述比较弱,容易陷入局部最大值,不能适应目标多自由度变化的缺点,针对缺点提出的不同的改进方法进行了归纳,最后对未来的发展进行了预测。 展开更多
关键词 目标跟踪 mean shift综述 核函数 KALMAN滤波
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快速运动目标的Mean shift跟踪算法 被引量:50
7
作者 朱胜利 朱善安 李旭超 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期66-70,共5页
针对Meanshift本身的理论缺陷,提出Meanshift和卡尔曼滤波器相结合的快速目标跟踪算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Meanshift算法的起始位置,然后再利用Meanshift算法得到跟踪位置。在目标出现大比例阻挡情况时,利用卡尔曼残差的计算... 针对Meanshift本身的理论缺陷,提出Meanshift和卡尔曼滤波器相结合的快速目标跟踪算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Meanshift算法的起始位置,然后再利用Meanshift算法得到跟踪位置。在目标出现大比例阻挡情况时,利用卡尔曼残差的计算来关闭和打开卡尔曼滤波器,此时,目标位置的线性预测替代了卡尔曼的作用。试验证明,本算法可以实现对快速运动目标的跟踪,对阻挡也有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 mean shift 核函数 卡尔曼滤波器 目标跟踪
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基于分级mean shift的图像分割算法 被引量:12
8
作者 汤杨 潘志庚 +2 位作者 汤敏 王平安 夏德深 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1424-1431,共8页
实验发现传统mean shift算法进行分割时常会产生连接通道问题,使得几个分类簇之间无法完全分开.针对该问题,提出一种改进的分级mean shift图像分割算法,在初次迭代获得的聚类中心基础上采用不同的带宽矩阵进行多次聚类,从而获得不同级... 实验发现传统mean shift算法进行分割时常会产生连接通道问题,使得几个分类簇之间无法完全分开.针对该问题,提出一种改进的分级mean shift图像分割算法,在初次迭代获得的聚类中心基础上采用不同的带宽矩阵进行多次聚类,从而获得不同级的聚类中心集合,并建立一个归属树结构,最终通过叶节点与根节点的归属关系进行归类从而完成图像分割.实验证明改进算法可以更好地保留图像的局部信息,同时具有较好的适用性. 展开更多
关键词 mean shift 分级 图像分割 连接通道
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基于改进的Mean Shift算法虚拟人脑图像分割 被引量:10
9
作者 陈允杰 张建伟 +2 位作者 王利 王平安 夏德深 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期55-60,共6页
为了克服Mean Shift算法各向同性的缺点,使用结构信息构造各向异性高斯核,使其具有各向异性,从而克服细长目标的影响;将颜色空间投影到新的坐标系下,使得相近颜色可以有较大的距离,以增大虚拟人脑图像中灰质与下层数据之间的区别.虚拟... 为了克服Mean Shift算法各向同性的缺点,使用结构信息构造各向异性高斯核,使其具有各向异性,从而克服细长目标的影响;将颜色空间投影到新的坐标系下,使得相近颜色可以有较大的距离,以增大虚拟人脑图像中灰质与下层数据之间的区别.虚拟人脑图像分割结果说明,该算法可以得到较好的分割结果. 展开更多
关键词 虚拟人 mean shift算法 各向异性 主成分分析
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基于Mean shift的筛面物料颗粒目标运动轨迹跟踪 被引量:16
10
作者 李耀明 赵湛 +1 位作者 张文斌 李洪昌 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期119-122,共4页
为了获取农业物料在风筛式清选筛面的实际运动规律,通过对多颗粒散体中的目标颗粒进行着色处理,提出采用基于颜色特征向量的Meanshift算法,实现对目标运动轨迹的跟踪。算法根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,并引入了K... 为了获取农业物料在风筛式清选筛面的实际运动规律,通过对多颗粒散体中的目标颗粒进行着色处理,提出采用基于颜色特征向量的Meanshift算法,实现对目标运动轨迹的跟踪。算法根据Bhattacharyya系数的大小判定跟踪目标是否被遮挡,并引入了Kalman滤波器设计。在正常跟踪过程中,利用Kalman滤波器预测每帧Mean shift算法的起始位置,然后利用Mean shift算法对目标进行精确定位,当目标被遮挡时,将其运动视为时不变系统,并通过Kalman滤波器估算目标近似位置。试验结果表明,该方法在复杂背景和光照变化条件下,实现了对快速运动目标的稳定持续跟踪,具有很好的鲁棒性,为散体颗粒运动规律的研究提供了一种图像检测方法。 展开更多
关键词 轨迹跟踪 KALMAN滤波器 图像处理 核函数 mean shift BHATTACHARYYA系数
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一种尺度自适应的Mean Shift跟踪算法 被引量:15
11
作者 张凤军 赵岭 +2 位作者 安国成 王宏安 戴国忠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期215-224,共10页
针对传统Mean Shift中跟踪窗口尺度不能实时适应跟踪目标变化这一问题,提出一种基于图割理论的Mean Shift尺度自适应算法.根据每一帧图像的Mean Shift迭代结果,在其周围的一个小区域内,利用先验的肤色混合高斯模型构造图并建立关于标号... 针对传统Mean Shift中跟踪窗口尺度不能实时适应跟踪目标变化这一问题,提出一种基于图割理论的Mean Shift尺度自适应算法.根据每一帧图像的Mean Shift迭代结果,在其周围的一个小区域内,利用先验的肤色混合高斯模型构造图并建立关于标号的能量模型,使用max flow/min cut算法计算出能量函数最小值实现图割,在图割后的肤色团块中寻找最大团判定为跟踪目标,并以该团的尺度来实时调整目标跟踪窗口.实验结果表明,该方法克服了缩放10%核带宽的经典尺度适应方法的带宽趋于缩小问题,实时地反映跟踪目标真实尺度变化,避免背景中其他目标的干扰,具有较好的实用性和鲁棒性,而且可以应用到娱乐游戏控制中,丰富人机交互操作方式. 展开更多
关键词 图割理论 均值移动 尺度自适应 跟踪 人机交互
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基于自适应多特征融合的mean shift目标跟踪 被引量:26
12
作者 袁广林 薛模根 +1 位作者 韩裕生 周浦城 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1663-1671,共9页
经典mean shift目标跟踪算法简单快速,具有较好的跟踪效果,但是它用单个特征描述目标,易受相似目标与背景的干扰,鲁棒性较差.针对此不足,推导出多特征融合mean shift目标定位公式;为了适应跟踪过程中目标与背景的变化,提出利用概率分布... 经典mean shift目标跟踪算法简单快速,具有较好的跟踪效果,但是它用单个特征描述目标,易受相似目标与背景的干扰,鲁棒性较差.针对此不足,推导出多特征融合mean shift目标定位公式;为了适应跟踪过程中目标与背景的变化,提出利用概率分布可分性判据动态评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重.在上述两个方面的基础上,对mean shift目标跟踪算法进行了改进,提出一种多特征融合mean shift目标跟踪算法.实验结果表明:提出的算法比经典mean shift目标跟踪算法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度. 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 特征融合 核函数直方图 边缘方向直方图
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一种分层Mean Shift目标跟踪算法 被引量:11
13
作者 许海霞 王耀南 +2 位作者 袁小芳 周维 朱江 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期401-409,共9页
针对经典Mean shift(MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点,提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift,HMS)目标跟踪算法.首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点,使得以简洁的方式描述前景跟... 针对经典Mean shift(MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点,提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift,HMS)目标跟踪算法.首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点,使得以简洁的方式描述前景跟踪目标,建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述,进行聚类块匹配.然后,导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数,进行像素点匹配,结合邻域一致性,计算像素平移量,分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置,并给出HMS匹配迭代跟踪算法.实验结果表明,与其他两种MS跟踪算法相比,HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性,又无需匹配所有数据点,算法简洁且有效可行. 展开更多
关键词 目标跟踪 分层mean shift 聚类模式点 匹配
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跟踪窗口自适应的Mean Shift跟踪 被引量:16
14
作者 颜佳 吴敏渊 +1 位作者 陈淑珍 张青林 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期2606-2611,共6页
传统的Mean Shift跟踪算法在目标发生形变时会因跟踪窗不能动态改变尺寸而导致目标跟偏甚至跟丢,因此本文提出了一种新的跟踪窗口大小和方向自适应的改进算法。首先,采用跟踪窗口内协方差矩阵主分量分析法来计算跟踪目标的方向和尺寸大... 传统的Mean Shift跟踪算法在目标发生形变时会因跟踪窗不能动态改变尺寸而导致目标跟偏甚至跟丢,因此本文提出了一种新的跟踪窗口大小和方向自适应的改进算法。首先,采用跟踪窗口内协方差矩阵主分量分析法来计算跟踪目标的方向和尺寸大小;然后,联合相似性度量和卡尔曼滤波器来更新跟踪窗口的大小和方向倾角,使之适应目标的变化。实验显示,本算法可对不断旋转和缩放的运动目标进行准确实时跟踪,当目标尺寸在35 pixel×17 pixel到176 pixel×80 pixel之间变化时,平均处理时间为17.45 ms/frame,表明改进的算法能够满足非刚体目标跟踪系统的要求。 展开更多
关键词 meanshift 目标跟踪 主分量分析 形变目标 卡尔曼滤波器
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基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究 被引量:17
15
作者 甘明刚 陈杰 +1 位作者 王亚楠 金代中 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1332-1336,共5页
针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题,提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征的目标跟踪算法.算法中引入了目标NMI特征,建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级... 针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题,提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia,NMI)特征的目标跟踪算法.算法中引入了目标NMI特征,建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略,对目标模型进行更新.同时利用卡尔曼滤波,在目标被遮挡后进行估计预测.实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下,能够进行实时、稳定跟踪. 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 NMI特征 卡尔曼滤波
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改进的mean shift目标跟踪算法 被引量:12
16
作者 刘晴 唐林波 +1 位作者 赵保军 孙景乐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1318-1323,共6页
提出一种改进的均值偏移(mean shift,MS)目标跟踪算法,用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象,当遮挡未发生时,采用原始MS算法跟踪目标,利用选择性分量更新策略对目标模... 提出一种改进的均值偏移(mean shift,MS)目标跟踪算法,用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象,当遮挡未发生时,采用原始MS算法跟踪目标,利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新,减少模板漂移的影响;当遮挡发生后,利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正,降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明,改进的跟踪算法对非刚性和大面积遮挡目标都能进行稳定的跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值偏移 模板更新 抗遮挡
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基于Mean Shift随机游走图像分割算法 被引量:20
17
作者 依玉峰 高立群 郭丽 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1875-1881,1878-1881,共7页
针对传统随机游走算法分割目标轮廓易受自然纹理背景干扰,并且算法运行效率低的问题,提出一种基于Mean Shift随机游走图像分割算法.首先应用Mean Shift算法对图像进行预分割,将图像分成许多同质区域,再将其代替经典随机游走算法中节点... 针对传统随机游走算法分割目标轮廓易受自然纹理背景干扰,并且算法运行效率低的问题,提出一种基于Mean Shift随机游走图像分割算法.首先应用Mean Shift算法对图像进行预分割,将图像分成许多同质区域,再将其代替经典随机游走算法中节点来建立对应的无向图;将彩色直方图作为区域描述算子,采用欧氏距离与高斯权函数相结合来建立区域间相似性权函数;最后应用离散电势理论计算图中节点间电势值,并根据节点电势值的大小对预分割得到的同质区域进行分类,以实现图像分割.实验结果表明,与传统方法相比,该算法在分割精度和运行效率上都有很大提高. 展开更多
关键词 随机游走 图像分割 mean shift算法 彩色直方图 欧氏距离
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跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法 被引量:16
18
作者 刘晴 唐林波 赵保军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期409-412,共4页
针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Me... 针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 mean shift 几何特征 跟踪窗自适应
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结合卡尔曼滤波和Mean Shift的抗遮挡跟踪算法 被引量:15
19
作者 章学静 陈禾 杨静 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1056-1061,共6页
针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼... 针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼滤波或线性预测法更新Mean Shift迭代起点.实验结果表明,该方法能成功实现大范围连续遮挡和目标复出情况下红外目标的跟踪,并且迭代次数和跟踪时间分别减少了9.68%和17.58%,提高了跟踪的鲁棒性和实时性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 mean shift算法 遮挡判断 线性预测 实时性
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基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述 被引量:31
20
作者 顾幸方 茅耀斌 李秋洁 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第12期16-24,共9页
基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、... 基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、尺度与方向估计、抗遮挡跟踪和快速目标跟踪等5个方面详细地综述了Mean Shift跟踪算法的发展与改进。针对上述每个方面,对典型方法与最近研究成果进行了介绍与评述。最后展望了Mean Shift跟踪今后的研究方向与发展趋势。 展开更多
关键词 视觉跟踪 均值漂移 目标模型
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