排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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为了降低识别复杂度, 提高识别效率, 实现手势的快速高效跟踪, 提出一种分情况检测思想和搜索框概念。首先对图像进行细检测, 得到目标的准确位置, 然后通过粗检测与跟踪相结合的方式进行目标跟踪, 并对跟踪结果进行修正和可信度判断。实验结果显示: 算法对图像手势的平均检测跟踪正确率可以达到
97.36%, 且保证平均漏检率在5%以下, 对各种外界因素具有较好的鲁棒性; 算法对视频图像的处理速度达19.42 帧/秒, 满足人机交互系统中的实时性需求; 与TLD 算法相比, 本算法在处理速度上有数量级的改善, 算法结果的正确率也有明显优势。 相似文献
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