【摘 要】
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传统的Camshift算法是以颜色直方图为特征进行跟踪,在目标具有特殊颜色的简单背景环境中跟踪效果较好,但是当目标受到相似颜色干扰或者环境背景噪声太多时,算法的跟踪效果变差。为此提出了一种结合背景减除法的自适应多特征融合的改进Camshift算法。首先基于相似度的衡量标准分别确定颜色特征,LBP纹理特征以及边缘特征对跟踪结果的贡献度大小,并按照贡献度的大小动态分配融合权重;然后以不同的权重比建立联
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传统的Camshift算法是以颜色直方图为特征进行跟踪,在目标具有特殊颜色的简单背景环境中跟踪效果较好,但是当目标受到相似颜色干扰或者环境背景噪声太多时,算法的跟踪效果变差。为此提出了一种结合背景减除法的自适应多特征融合的改进Camshift算法。首先基于相似度的衡量标准分别确定颜色特征,LBP纹理特征以及边缘特征对跟踪结果的贡献度大小,并按照贡献度的大小动态分配融合权重;然后以不同的权重比建立联合直方图,用来克服单一颜色直方图的跟踪缺陷;最后在再结合平均背景减除法,用来去除复杂背景中噪声的干扰。实
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