一种基于角点的Mean Shift目标跟踪算法

被引：8

作者：

宁纪锋 ^{[1
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]}

姜光 ^{[2
]}

李鹏飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学信息工程学院

[2] 西安电子科技大学ISN国家重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2009年 / 26卷 / 11期

关键词：

目标跟踪; Harris角点检测; Mean Shift; 目标表示;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点;其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入Mean Shift 算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。通过测试两个复杂环境下的视频,实验结果表明,相对于传统的目标跟踪算法,提出的方法<正>取得了更好的性能。

引用

页码：4348 / 4350

页数：3

共 6 条

[1] 一种基于纹理模型的Mean Shift目标跟踪算法 [J].

宁纪锋 ;

吴成柯 .

模式识别与人工智能, 2007, 20 (05) :612-618

[2] 一种新的Harris多尺度角点检测 [J].

张小洪 ;

李博 ;

杨丹 .

电子与信息学报, 2007, (07) :1735-1738

[3] 基于视频图像Harris角点检测的车辆测速 [J].

徐伟 ;

王朔中 .

中国图象图形学报, 2006, (11) :1650-1652

[4] Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取 [J].

彭宁嵩 ;

杨杰 ;

刘志 ;

张风超 .

软件学报, 2005, (09) :1542-1550

[5]

The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition .2 K Fukunaga,LD Hostetler. IEEE Transactions on Information Theory . 1975

[6]

Object tracking by asymmetric kernel Mean Shift with automatic scale and orientation selection .2 YILMAZ A. Proc of IEEE Confer-ence on Computer Vision and Pattern Recognition . 2007

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