【摘 要】
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针对存在非重叠视野的摄像机监控网络,提出了一种基于人体外观模型和摄像机间时空信息的人体目标自适应跟踪算法. 对于人体外观模型,首先根据人体测量学理论将人体目标划分成头、躯干和腿 3 个部分,分别提取各部分的 HSV 颜色直方图特征用于构建人体外观模型,然后引入加权因子计算人体目标之间的相似度,最后采用一种基于双阈值的相似度排序算法确定人体目标的匹配关系. 对于摄像机间的时空信息,通过增量学习,不断
【出 处】
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Journal of Southeast University(English Edition)
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针对存在非重叠视野的摄像机监控网络,提出了一种基于人体外观模型和摄像机间时空信息的人体目标自适应跟踪算法. 对于人体外观模型,首先根据人体测量学理论将人体目标划分成头、躯干和腿 3 个部分,分别提取各部分的 HSV 颜色直方图特征用于构建人体外观模型,然后引入加权因子计算人体目标之间的相似度,最后采用一种基于双阈值的相似度排序算法确定人体目标的匹配关系. 对于摄像机间的时空信息,通过增量学习,不断积累目标关联信息,经统计分析逐步更新摄像机间时空信息. 实验结果验证了所提出的跟踪算法在无需摄像机标定的
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