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1.
基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.  相似文献
2.
多尺度模型与矩描绘子相结合的手势识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于单目视觉的手势识别算法.通过用户初始化过程获取基本识别参数,结合视频跟踪的过程实时获取用户手势区域,在该区域内采用矩描绘子与多尺度模型相结合的方法进行特征提取,对于提取出的特征采用分类识别规则,实现对手势1~10的正确识别.经过试验证明,该算法可以适用于不同用户,识别正确率达到93.5%.  相似文献
3.
本文讨论了用于实时电视跟踪系统的专用处理机设计方案,提出了微程序设计支持的、无机器级指令的、流水线状态结构的专用微型计算机设计思想.在设计中,以高速LSI位片式器件为基础,将微程序设计与流水线技术相结合,使处理机具有灵活、并行、高效率的特点.文中介绍了专用处理机的基本结构以及提高速度和效率的措施.  相似文献
4.
介绍一种TMS320 DSP的实时内核--DSP/BIOS,并阐述其启动过程和基于DSP/BIOS内核开发实时目标跟踪系统.结合统一建模语言(UML)技术对系统进行分析和设计.通过DSP/BIOS实时内核管理目标跟踪系统任务间调度和通信、消息的管理和派发并结合时间片轮循方式进行多线程管理,进而使得整个目标跟踪系统得到合理的实现.实践表明,系统满足实时性的条件下能够正常稳定的工作,设计和资源分配正确合理.  相似文献
5.
为实现复杂场景内目标的准确捕获与跟踪,结合目标特征,提出基于梯度投影的视频跟踪算法。根据目标先验知识,对视频流开窗并进行梯度投影,获取目标区域的位置信息;通过特征提取和形态学分析提取目标特征参数,实现目标判定与捕获;利用目标质心坐标更新跟踪窗位置信息,实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法降低了运算量,实时性强,实现了对目标的准确、稳定的跟踪,对实验场景中的光照变化和疑似目标的干扰具有很强的鲁棒性。  相似文献
6.
粒子滤波器由于摆脱了高斯分布的约束条件,已经成为一种主流的、面向目标的非线性运动跟踪算法,广泛应用于视频压缩与检索、智能视频监控、智能人机交互等领域,其缺点是计算复杂度高、计算量庞大,无法满足实时应用的需求。针对粒子滤波器在计算量、实时性及粒子退化方面存在的问题,提出了将Mean-shift算法嵌入粒子滤波器,对重要性采样分布进行优化,以较少的采样粒子实现视频目标跟踪。仿真实验结果显示,联合Mean-shift的粒子滤波算法在目标跟踪过程中具有较好的实时性与鲁棒性。  相似文献
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