【摘 要】
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运动目标跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别以及人工智能等诸多领域,是一门交叉性很强的学科。因此,研究一种实时性、鲁棒性好的运动目标跟踪方法依然是该领
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目(yx002001)
论文部分内容阅读
运动目标跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别以及人工智能等诸多领域,是一门交叉性很强的学科。因此,研究一种实时性、鲁棒性好的运动目标跟踪方法依然是该领域面临的一个巨大挑战。快速运动目标跟踪技术是当今目标跟踪领域的难点之一。均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,这就导致了无法准确跟踪快速目标。文中提出了一种基于质心算法的Meanshift跟踪模型算法。初始位置采用运动目标质心,并在质心位置处采用Meanshift迭代,以巴氏系数判断当前目标和参考目标的匹配程度。实验分析,该算法可实现快速、有效跟踪目标。
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