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传统的meanshift跟踪算法利用图像中的颜色直方图作为目标的代表,其鲁棒性不高,容易受光照,目标缩放等因素的影响,造成定位精度不高,跟踪算法的稳定性不好.鉴于此,文中提出一种基于改进LBP特征描述子的方法,并将其与颜色直方图进行巧妙的融合,构建了一种新颖有效的联合直方图目标外观模型,并将其嵌入到meanshift跟踪框架中;另外,通过有效利用目标候选区域的矩信息,估计跟踪过程中目标的尺度和方向的变化.不同场景的跟踪实验结果表明,与传统的meanshift跟踪相比,文中提出的跟踪算法可以有效克服场景中相似目标的干扰,光照及目标尺度的变化,取得了更好的跟踪结果,具有更高的鲁棒性、稳定性、有效性. 相似文献
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