高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法

李远征 卢朝阳 高全学 李静

李远征, 卢朝阳, 高全学, 李静. 基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(2): 411-415. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01740
引用本文: 李远征, 卢朝阳, 高全学, 李静. 基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法[J]. 电子与信息学报, 2010, 32(2): 411-415. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01740
Li Yuan-zheng, Lu Zhao-yang, Gao Quan-xue, Li Jing. Particle Filter and Mean Shift Tracking Method Based on Multi-feature Fusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(2): 411-415. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01740
Citation: Li Yuan-zheng, Lu Zhao-yang, Gao Quan-xue, Li Jing. Particle Filter and Mean Shift Tracking Method Based on Multi-feature Fusion[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010, 32(2): 411-415. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01740

基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.01740

Particle Filter and Mean Shift Tracking Method Based on Multi-feature Fusion

  • 摘要: 仅用单一的颜色特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的主要原因。针对此问题,该文提出一种多特征融合跟踪算法。该算法利用颜色和纹理特征表示目标,通过均值迁移和粒子滤波算法进行特征融合,有效地避免了单一颜色特征在光照变化和背景相似情况下的不稳定问题。将两种常用的融合策略结合,减轻了粒子的退化现象,提高了算法效率。实验结果表明该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  4649
  • HTML全文浏览量:  111
  • PDF下载量:  2044
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2008-12-19
  • 修回日期:  2009-10-09
  • 刊出日期:  2010-02-19

目录

    /

    返回文章
    返回