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MeanShift及相关算法在视频跟踪中的研究下载
weixin_39820780
2019-07-28 03:00:15
MeanShift及相关算法在视频跟踪中的研究
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Mean
+
Shift
及
相关
算法
在
视频
跟踪
中
的
研究
在视觉
跟踪
领域,
Mean
Shift
算法
是一个非常优秀的
算法
,是国外最近几年才发展起来的。国外
研究
者比较多,国内的很少,去年才见有几篇文章发表。初入
跟踪
领域,走过了很多弯路后,后来在
Mean
Shift
算法
上找到了突破口,并在该
算法
的
研究
中
投入大量的时间,是以论文的题目以
Mean
Shift
命名。
Mean
Shift
在
跟踪
领域有很多很好的性质,比如实时性好、对遮挡、目标变形鲁棒性好等,但它也有一些缺点。作者针对性地对这些缺陷做了较好的改进。论文虽以
Mean
Shift
命名,但涉及内容已超出
Mean
Shift
的范畴。 第三章针对
Mean
Shift
算法
不能
跟踪
快速目标的特点,提出
Mean
Shift
和卡尔曼滤波器相结合的
算法
,卡尔曼滤波器预测目标在本帧的可能位置,
Mean
Shift
算法
在该位置邻域内搜索,
算法
对快速运动的目标的
跟踪
效果良好,而且对遮挡问题也有很好的处理。 第四章提出
Mean
Shift
的模板更新
算法
,
Mean
Shift
没有模板更新的能力。模板更新对目标的
跟踪
至关重要,但没有通用的模板更新
算法
,一般都是针对某种
跟踪
算法
如何解决模板更新的问题。本文提出一种基于卡尔曼滤波器组的
Mean
Shift
模板更新
算法
。模板的元素取自目标特征值的概率,通过48个卡尔曼滤波器可以
跟踪
所有特征值的概率变化。
算法
构造巧妙,由于使用了较少的卡尔曼滤波器,
算法
实时性好,鲁棒性更好。 第五章提出核直方图的粒子滤波器目标
跟踪
算法
。
算法
的系统动态模型具有对速度的学习能力,这样可以减少粒子的维数和所需要的粒子数。观测模型以
Mean
Shift
算法
对目标特征值的描述为基础,本文设计了一种新的模板更新
算法
,更新
算法
充分利用了粒子滤波器计算的
中
间值,因而没有增加
算法
复杂性。模板更新能够使得观测值的获得更可靠,因而提高了
算法
的鲁棒性。 第六章提出基于
Mean
Shift
粒子滤波器的
算法
。粒子滤波器
算法
的主要缺点是需要大量的粒子来近似描述目标的状态,使得
算法
非常费时。新
算法
利用
Mean
Shift
算法
在重采样之前将粒子收敛到集合靠近目标真实状态的区域内,由于每个粒子表示状态更合理,
算法
对粒子数量的要求大大减少了,
算法
的实时性得到了提高。试验证明,
算法
在遮挡时能够实现很好的
跟踪
,相对于传统粒子滤波器实时性得到很大提高。
Mean
Shift
及
相关
算法
在
视频
跟踪
中
的
研究
.nh
这是
mean
shift
算法
在
视频
跟踪
中
的应用,现在很多人在做图像
跟踪
问题,这个很有用,看了肯定编程时小case了!!!!!
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