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基于尺度不变特征变换的Mean-Shift目标跟踪
被引量：
1
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作者
杨心力
杨恢先
+1 位作者
曾金芳
于洪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第10期2678-2680,共3页
均值漂移(Mean-Shift)目标跟踪算法由于具有快速模板匹配和无参数密度估计等特点,但也存在其固有的缺陷。为了提高该算法的鲁棒性,把目标分成多个区域,对每个区域利用Mean-Shift进行跟踪,迭代次数大于8的放弃迭代。然后利用尺度不变特...
均值漂移(Mean-Shift)目标跟踪算法由于具有快速模板匹配和无参数密度估计等特点,但也存在其固有的缺陷。为了提高该算法的鲁棒性,把目标分成多个区域,对每个区域利用Mean-Shift进行跟踪,迭代次数大于8的放弃迭代。然后利用尺度不变特征变换(SIFT)剔除那些匹配的关键点数目少的子区域。最后,利用匹配关键点数目多的区域得到目标的位置。实验结果表明该方法在目标受遮挡、尺度变化、旋转、环境场景等变化等具有很强的鲁棒性。
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关键词
目标区域划分
尺度不变特征变换
均值漂移
目标
跟踪
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职称材料
题名
基于尺度不变特征变换的Mean-Shift目标跟踪
被引量：
1
1
作者
杨心力
杨恢先
曾金芳
于洪
机构
湘潭大学材料与光电物理学院
琼州学院物理系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第10期2678-2680,共3页
基金
海南省自然科学基金资助项目(60897)
海南省教育厅项目(Hj2009-135)
文摘
均值漂移(Mean-Shift)目标跟踪算法由于具有快速模板匹配和无参数密度估计等特点,但也存在其固有的缺陷。为了提高该算法的鲁棒性,把目标分成多个区域,对每个区域利用Mean-Shift进行跟踪,迭代次数大于8的放弃迭代。然后利用尺度不变特征变换(SIFT)剔除那些匹配的关键点数目少的子区域。最后,利用匹配关键点数目多的区域得到目标的位置。实验结果表明该方法在目标受遮挡、尺度变化、旋转、环境场景等变化等具有很强的鲁棒性。
关键词
目标区域划分
尺度不变特征变换
均值漂移
目标
跟踪
Keywords
target region division
Scale Invariant Feature Transform （SIFT）
Mean-Shift
object tracking
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于尺度不变特征变换的Mean-Shift目标跟踪
杨心力
杨恢先
曾金芳
于洪
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
1
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