视频目标跟踪综述

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研究近年来主流的目标跟踪算法.通过文献阅读和归纳对比,分析了使用生成式模型和判别式模型的目标跟踪算法.结果显示,对于存在复杂干扰因素的场景,采用第二类模型的目标跟踪算法的跟踪效果更好.文章为视频跟踪领域的研究者们提供了一个关于目标跟踪算法的客观分析.
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基于密度的聚类算法(DBSCAN)是最有效的轨迹数据挖掘方法之一,但基于密度的聚类算法往往受到输入参数选择的限制.在轨迹数据挖掘中,聚类结果不仅受到类内距离和类间距离的影响,还受到聚类中坐标点个数的影响.因此,提出了一种新的基于内外占空比的集群有效性指标来平衡这三个因素,该指标可以自动选择密度聚类的输入参数,并在不同的数据集上形成有效的聚类,优化后的聚类方法可应用于出行者行为轨迹的深度分析和挖掘.实验结果证明,与传统的有效性指标相比,提出的基于占空比的评价指标能够优化输入参数,获得较好的出行者位置信息聚类
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