【摘 要】
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本文提出一种基于RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法.RBF神经网络是一种简单且高效的三层神经网络,可以大大提高跟踪效率.首先利用引入空间相关性的三维颜色直方图、Canny算予以及灰度图多个特征来构造RBF神经网络的输入特征向量;然后,采用三角核函数作为RBF神经网络的激活函数;最后,利用所提算法对目标进行跟踪.实验结果表明,所提算法能够对目标进行可靠跟踪,对相机移动、光照变化、目标旋转、形状变形等问题有很好的适应性.
【机 构】
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长春汽车工业高等专科学校电气工程学院,长春130013
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本文提出一种基于RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法.RBF神经网络是一种简单且高效的三层神经网络,可以大大提高跟踪效率.首先利用引入空间相关性的三维颜色直方图、Canny算予以及灰度图多个特征来构造RBF神经网络的输入特征向量;然后,采用三角核函数作为RBF神经网络的激活函数;最后,利用所提算法对目标进行跟踪.实验结果表明,所提算法能够对目标进行可靠跟踪,对相机移动、光照变化、目标旋转、形状变形等问题有很好的适应性.
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