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一种解决遮挡问题的跟踪方法

         

摘要

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法.本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数的差值,提高遮挡判定的有效性,进而提高遮挡时的跟踪性能.通过实验证明,基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法可有效解决遮挡跟踪问题.

著录项

  • 来源
    《液晶与显示》 |2019年第2期|188-193|共6页
  • 作者单位

    中国科学院 光束控制重点实验室;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光电技术研究所;

    四川 成都 610209;

    中国科学院大学;

    北京 101400;

    中国科学院 光束控制重点实验室;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光电技术研究所;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光束控制重点实验室;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光电技术研究所;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光束控制重点实验室;

    四川 成都 610209;

    中国科学院 光电技术研究所;

    四川 成都 610209;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    遮挡跟踪; MeanShift算法; Kalman预测; 背景加权;

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