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利用多级量化局部纹理特征的图像跟踪算法  
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【英文篇名】 Object Tracking Algorithm Using Multi-scale Local Texture Features
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【作者】 王守觉; 蒋寓文; 谭乐怡;
【英文作者】 Wang Shoujue; Jiang Yuwen; Tan Leyi; Laboratory of Artificial Neural Networks; Institute of Semiconductors; Chinese Academy of Sciences; Laboratory of High Dimensional Biomimetic Informatics and Its Applications; Suzhou Institute of Nano-Tech and Nano-Biotics; Department of Computer Science; College of Electronics and Information Engineering; Tongji University;
【作者单位】 中国科学院半导体研究所神经网络实验室; 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所高维仿生信息学及其应用实验室; 同济大学电子信息与工程学院计算机系;
【文献出处】 计算机辅助设计与图形学学报 , Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 编辑部邮箱 2015年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像跟踪; 纹理描述子; 高维仿生信息学; 均值漂移;
【英文关键词】 object tracking; texture descriptor; high dimensional biomimetic informatics; mean-shift;
【摘要】 针对传统的基于纹理特征的跟踪算法采用统计直方图描述目标,表达不够精确且计算量较大的问题,提出一种基于多级量化的局部纹理特征的点对点的图像跟踪算法.首先定义了一种高维纹理特征,其对单个的点具有较强的描述能力;随后通过矢量运算进行点对点匹配,根据匹配得出的点集的空间位置,利用均值漂移矢量实现初步定位;最后通过连续缩放窗口比例,同时使用颜色信息验证候选窗口与原始窗口的相似度,确定目标的位置和尺度.实验结果表明,该算法在场景复杂、噪声较大的环境中仍能准确地搜索到目标;在目标尺度变化时也具有较强的鲁棒性.
【英文摘要】 To solve the problem of inaccuracy and large calculation of traditional histogram-based tracker, this paper proposes a local feature-based tracking algorithm using multi-scale texture descriptor for each point. A high-dimensional texture descriptor with discriminative power is defined. Vector operation is applied to points matching and primary mapping is implemented through mean-shift according to the position of spatial point set. Subsequently, the location and scale of the object is determined by verifyin...
【基金】 国家自然科学基金(90920013)
【更新日期】 2015-03-13
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 图像跟踪主要是通过图像处理技术在图像中搜索运动目标的位置,并对目标检测定位过而实现跟踪的技术,它在实际中有着非常广泛的应用前景,包括安全监控、军事应用、医疗诊断、智能导航以及人机交互等.典型的视频跟踪技术[1]主要有基于轮廓的算法、基于特征的算法[2]、基于区域统?

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