基于局部特征组合的目标跟踪算法
夏瑜1,2; 吴小俊1; 王洪元3
2012-07-15
发表期刊光电工程
ISSN1003-501X
卷号39期号:07页码:67-74
摘要为了克服目前大多数观测模型在小样本空间中鲁棒性不高的弱点,文中在粒子滤波框架下提出基于局部特征组合的粒子滤波视频跟踪算法。局部特征能更有效描述目标模板细节信息,可降低特征匹配中目标形变、光照变化和部分遮挡的影响。该方法借鉴混合高斯模型思想,采用多模式描述有效局部观测信息,这种融合策略更加准确可靠,能够较好地通过最新观测减轻了粒子退化现象,从而提高目标跟踪效率。小样本空间一定程度上降低了粒子数量和计算代价。实验结果表明该算法相比单一特征或一般多特征融合跟踪算法具有优越性,并能实现复杂场景下的目标跟踪。
关键词视觉跟踪 粒子滤波 局部特征 混合高斯模型
URL查看原文
收录类别北大核心 ; CSCD
语种中文
资助项目教育部科学技术研究重大项目(311024);国家自然科学基金项目(60973094,61070121,61103128);江南大学创新团队研究计划项目(JNIRT0702)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/82162
专题国家开放大学江苏分部
作者单位1.江南大学物联网工程学院;
2.江苏广播电视大学常熟学院;
3.常州大学信息科学与工程学院
第一作者单位国家开放大学江苏分部
推荐引用方式
GB/T 7714
夏瑜,吴小俊,王洪元. 基于局部特征组合的目标跟踪算法[J]. 光电工程,2012,39(07):67-74.
APA 夏瑜,吴小俊,&王洪元.(2012).基于局部特征组合的目标跟踪算法.光电工程,39(07),67-74.
MLA 夏瑜,et al."基于局部特征组合的目标跟踪算法".光电工程 39.07(2012):67-74.
条目包含的文件
条目无相关文件。
个性服务
查看访问统计
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[夏瑜]的文章
[吴小俊]的文章
[王洪元]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[夏瑜]的文章
[吴小俊]的文章
[王洪元]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[夏瑜]的文章
[吴小俊]的文章
[王洪元]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
相关推荐
开放式教育理念的探索与研究
视觉跟踪中模板匹配相似度指标研究
基于双主理论的程序设计教学方法
基于多线索融合的鲁棒粒子滤波跟踪算法
关于新闻系统中新闻内容的存储研究
双环Mean Shift视频跟踪算法
基于运动信息的弱小目标跟踪方法
球粒子滤波视频跟踪算法
一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法
一种融合光流的分通道帧差目标检测方法
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。