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提出了一种利用Mean-shift算法处理目标跟踪定位,并以SIFT特征点匹配结果的最小二乘模型来求解缩放系数和更新目标模型的自适应跟踪方法。该方法实现了目标的快速跟踪,解决了模板更新和目标的尺度缩放问题。实验结果表明,该算法在处理目标尺度变化较大的情况下具有很强的鲁棒性。
基于模板更新的自适应Mean-shift跟踪算法
【摘 要】
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提出了一种利用Mean-shift算法处理目标跟踪定位,并以SIFT特征点匹配结果的最小二乘模型来求解缩放系数和更新目标模型的自适应跟踪方法。该方法实现了目标的快速跟踪,解决了模板更新和目标的尺度缩放问题。实验结果表明,该算法在处理目标尺度变化较大的情况下具有很强的鲁棒性。
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所,华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2011年03期
【基金项目】
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航空科学基金（20085179008）资助
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