基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法

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【英文篇名】	Video Tracking Algorithm of Particle Filtering Based on Multi-feature Fusion
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘一鸣; 周尚波;
【英文作者】	LIU Yi-ming; ZHOU Shang-bo (College of Computer; Chongqing University; Chongqing 400044; China);
【作者单位】	重庆大学计算机学院;
【文献出处】	计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2010年 22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】	视频跟踪; 粒子滤波; 均值偏移; HSV模型; 边缘匹配;
【英文关键词】	video tracking; particle filtering; mean shift; HSV model; edge matching;
【摘要】	将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪框架中,并在原有跟踪算法的基础上提出改进算法,加入许多优化机制,包括利用HSV颜色模型对目标颜色特征进行核密度无参估计,使用更符合目标实际运动特性的动态模型以及利用均值偏移聚类粒子等。同时,在边缘特征匹配中引入均值偏移,通过加入边缘预处理过程,使各粒子权值的分布更加符合实际情况。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性。
【英文摘要】	This paper fuses the features of both color and edge in particle filter tracking framework,and proposes an improved tracking algorithm by introducing several optimization factors,such as describing the color feature of target using kernel density estimation under HSV color model,using more practical motion model in particle filtering,clustering the particles with mean shift algorithm,and reordering the steps of clustering and resampling.Additionally,it also improves the edge matching method by introducing m...
【基金】	重庆市计算机网络与通信技术重点实验室基金资助项目(CY-CNCL-2008-02)
【更新日期】	2010-12-17
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1概述近年来,视频目标跟踪成为计算机视觉领域的研究热点,它在军事制导、视频监控、人机交互、医学诊断等许多方面有着重要的应用价值。视频跟踪技术的难点在于如何准确地描述目标特征并适应复杂多变的跟踪环境,因此,人们致力于寻找一种稳定、实时、且具有较高鲁棒性的跟踪算法

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