【摘 要】
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针对视频序列图像目标跟踪中Mean Shift算法提取目标颜色特征易受背景影响的问题,首先选取非线性核密度估计方法用来进行运动目标的检测,然后采用CAMShift方法对检测到的目标
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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江苏省产学研创新项目基金(No.BY2012069);无锡市工业装备节能与控制重点实验室基金(No.CMES0915)
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针对视频序列图像目标跟踪中Mean Shift算法提取目标颜色特征易受背景影响的问题,首先选取非线性核密度估计方法用来进行运动目标的检测,然后采用CAMShift方法对检测到的目标进行跟踪,并结合非线性核密度估计的检测结果对目标直方图进行自适应更新。还针对目标的遮挡问题给出解决方法。实验结果表明,引入背景减法与CAMShift相结合的策略,能够实现运动目标的自动跟踪,并实现目标直方图的自适应更新。该算法的可靠性能满足实时检测的要求,较好地解决了光照变化、阴影及遮挡等造成的影响。
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