【摘 要】
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目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究方向,由于拍摄环境的多变性、目标运动状态的不固定性、目标间的相互遮挡以及相似物的干扰等因素使视频目标跟踪变得更加复杂。本文
【机 构】
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四川大学计算机学院,视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室
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目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究方向,由于拍摄环境的多变性、目标运动状态的不固定性、目标间的相互遮挡以及相似物的干扰等因素使视频目标跟踪变得更加复杂。本文以粒子滤波算法为框架研究目标跟踪算法,重点对目标特征提取、模型间相似度的度量方法、控制跟踪过程中粒子数量进行研究,以提高算法的鲁棒性、准确性和实时性。提出了一种基于Mean Shift的粒子滤波视频目标跟踪算法。该算法为了减少光照的干扰,采用HSV颜色空间的核函数加权颜色直方图来描述颜色特征,在粒子初始化和重采样后采用一次Mean Shift算法的
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