【摘 要】
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研究了视频序列中的目标跟踪问题,提出一种新的基于Chebyshev距离的相似度目标跟踪算法.在跟踪过程中,首先计算参考区域与目标区域间的相似度;然后确定在序列中与被跟踪区域相匹配的区域;最后利用统计检验的方法确定跟踪判断的正确性.该方法可以避免估计概率分布密度函数的不足.运用该算法在运动方式已知和未知的情况下分别与卡尔曼滤波和Camshift算法进行了对比实验,结果表明,所提出算法的跟踪效果有所提
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研究了视频序列中的目标跟踪问题,提出一种新的基于Chebyshev距离的相似度目标跟踪算法.在跟踪过程中,首先计算参考区域与目标区域间的相似度;然后确定在序列中与被跟踪区域相匹配的区域;最后利用统计检验的方法确定跟踪判断的正确性.该方法可以避免估计概率分布密度函数的不足.运用该算法在运动方式已知和未知的情况下分别与卡尔曼滤波和Camshift算法进行了对比实验,结果表明,所提出算法的跟踪效果有所提高.
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