【摘 要】
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Mean Shift行人跟踪采用颜色特征直方图作为跟踪特征,存在易受背景颜色干扰等问题.基于此,在传统的Mean Shift行人跟踪算法中引人粒计算的思想,提出粒化的Mean Shift行人跟踪
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61273304);上海市中医药三年行动计划重点项目(ZY3-CCCX-3-6002)
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Mean Shift行人跟踪采用颜色特征直方图作为跟踪特征,存在易受背景颜色干扰等问题.基于此,在传统的Mean Shift行人跟踪算法中引人粒计算的思想,提出粒化的Mean Shift行人跟踪算法,对图像目标区域作粒层分块来提取块颜色特征信息,并在颜色特征表示上作不同粒度的粒化,最后在Mean SWft迭代框架下实现行人跟踪.该方法相比传统的跟踪方法具有计算复杂度更低、稳健性更好的优点.在PETS2009和CAVIAR数据库做的实验表明,这种方法跟踪正确率更高,在颜色干扰下稳健性更好,能够实时有效地跟踪
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