【摘 要】
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针对目标跟踪容易受到遮挡、形变和光照变化影响的问题,在粒子滤波框架下提出一种基于多特征和局部联合稀疏表示的目标跟踪算法。利用HSV空间建立目标的颜色表观模型;利用增强的中心对称局部二值模式建立目标的纹理表观模型,并用局部联合稀疏编码表示。综合颜色和纹理特征计算候选区域与目标的相似性,并利用最大后验概率估计目标当前状态。每2帧判断一次目标表观模型是否需要更新,减少了因频繁更新目标造成的累积误差。利用
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072
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针对目标跟踪容易受到遮挡、形变和光照变化影响的问题,在粒子滤波框架下提出一种基于多特征和局部联合稀疏表示的目标跟踪算法。利用HSV空间建立目标的颜色表观模型;利用增强的中心对称局部二值模式建立目标的纹理表观模型,并用局部联合稀疏编码表示。综合颜色和纹理特征计算候选区域与目标的相似性,并利用最大后验概率估计目标当前状态。每2帧判断一次目标表观模型是否需要更新,减少了因频繁更新目标造成的累积误差。利用visual tracker benchmark数据集与其他4种跟踪算法进行了对比实验,结果表明,本文算
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传统的阴影叠栅轮廓术的测量深度十分有限。根据点光源照明下Talbot自成像的空间分布规律，提出将点光源下的Talbot效应应用于阴影叠栅三维轮廓测量的方法。推导点光源模型下阴影叠栅测量系统中相机接收到的光强随物体到光栅距离变化的数学表达式。数值模拟和实验表明，相对于传统的阴影叠栅轮廓术，利用Talbot效应会大大增加阴影叠栅轮廓术的测量深度。分别使用文中所提出的方法和传统的阴影叠栅轮廓术对同一物体表面进行测量，两次测量结果之差在±5 μm 内。说明将点光源下的Talbot效应应用于阴影叠栅轮廓测量能够准确
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