【摘 要】
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运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究课题。mean shift是一种采用非参数密度梯度函数的跟踪方法.在核窗范围内,通过对相邻两帧之间目标的可能位置进行匹配,
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院智能生物信息研究中心
【出 处】
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中国电子学会电子系统工程分会第十五届信息化理论学术研讨会
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运动目标的检测与跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究课题。mean shift是一种采用非参数密度梯度函数的跟踪方法.在核窗范围内,通过对相邻两帧之间目标的可能位置进行匹配,过滤伪目标,获得目标的可靠位置,缺点在于在目标运动很快或者外界扰动较大的情况下容易丢失目标.本文针对此问题提出一种mean shift与kalman滤波结合的改进的目标跟踪算法,首先应用kalman滤波器估计下一帧目标的可能位置,再以该位置为起点由mean shift算法在核窗范围内搜索最优匹配,从而有效改善了跟踪的稳定性和准确性。
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