【摘 要】
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针对遮挡、目标形变、噪声干扰等复杂场景下目标跟踪问题,提出了一种基于最大邻近距离(Maxium Close Distance,MCD)的抗遮挡快速跟踪算法,定义了灰度差异和最大邻近距离相结合的相似性度量方法,并根据相关系数自适应更新目标模板,利用多十字交叉快速搜索方法加速目标匹配的过程。当目标被遮挡时,采用Kalman预测滤波算法预测目标位置,维持目标的跟踪。实验结果表明,该算法能实现遮挡情况下的
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针对遮挡、目标形变、噪声干扰等复杂场景下目标跟踪问题,提出了一种基于最大邻近距离(Maxium Close Distance,MCD)的抗遮挡快速跟踪算法,定义了灰度差异和最大邻近距离相结合的相似性度量方法,并根据相关系数自适应更新目标模板,利用多十字交叉快速搜索方法加速目标匹配的过程。当目标被遮挡时,采用Kalman预测滤波算法预测目标位置,维持目标的跟踪。实验结果表明,该算法能实现遮挡情况下的目标跟踪,目标跟踪精度优于8个像素,为遮挡、目标形变、噪声干扰等复杂场景下目标实时跟踪提供了一种解决方法。
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选择了一种基于模拟退火遗传算法来提取虹膜的内外轮廓。为了避免了遗传算法后期搜索效率不高,容易陷入局部最优解的情况,本文将模拟退火算法引入遗传算法,结合模拟退火算法的局部搜索能力强的优点,设定了自适应交叉概率和变异概率,提高了收敛到全局最优的概率。处理虹膜图像时,使用区域生长的方法去除光斑,各提取出虹膜内外边缘的多个边缘点,使用模拟退火遗传算法优化目标函数,寻找出最优的圆拟合虹膜内外边缘。最后选取了
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伴随信息技术的快速发展和管理思想的进一步创新,供应链管理在增强企业竞争实力方面的重要性也逐渐突显出来。其中,RFID技术借助射频方式实现非接触双向信息,能够自动化地识别目标对象,精准度较高且具有较强的抗干扰性,适应环境的能力理想,实际操作也相对便捷,所以,被受各领域行业的关注与认可。通过对RFID技术的应用,能够规避人工干预带来的负面影响,节省了大量人力资源,实现了工作质量与效率的优化发展。将其引
随着无线射频技术的日臻成熟,其应用范围逐渐突破了原来的无线技术领域,扩展到物流仓储行业、以汽车为代表的工业制造业、商品流通行业、企业考勤系统等,应用更加贴近各类行业的实际情况,日益彰显了该技术的强大生命力。本文介绍无线射频识别(以下简称"RFID")技术相关概念和应用,剖析RFID技术目前存在的优缺点,分析RFID技术在广播电视行业资产管理中应用的现实性和可行性,并从广播电视企业资产管理成本效益角
人脸识别技术在当前国际科学领域属于高精尖技术范畴,是最近几年兴起的生物识别的科学技术。它作为人机交互的重要环节,值得科学人员重视和研究。人脸识别技术主要包括两项识别技术,一是人脸检测,二是人脸身份的认证。其中,人脸检测主要是电脑根据收集到的影像信息,通过图像处理以及其专门的图像算法对影像进行检测,识别出所收集到的影像当中人脸是否存在,人脸数量与位置分布;人脸身份认证主要是通过将待测的人脸图像与已存
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信息时代悄然而至,多媒体计算机在各个行业广泛应用,并取得良好的应用效果,将多媒体计算机应用于音频实时处理,这不仅是对传统音频处理方法的改进,而且还是丰富多媒体计算机实践经验的有效途径。本文简要介绍音频实时处理过程,然后重点分析基于多媒体计算机的音频实时处理,希望能为相关人员提供借鉴。
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