一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

1.
2. 中南大学信息科学与工程学院

作者简介:

陈爱斌

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


A tracking method based on weighted object and background
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    Mean shift 算法在实际应用中, 若目标部分被遮挡或有背景因素干扰, 则跟踪精度会降低. 鉴于此, 将背景和目标本身分别进行加权, 通过背景加权改善对目标特征的描述, 对目标的不同部位赋予大小不等的权值, 有效地提高了Bhattacharyya 系数值. 从原算法对目标模型的描述出发, 将其加入到Mean shift 算法的数学模型表达式中. 通过算法改进前后的实验结果以及跟踪偏差和迭代次数的比较发现, 跟踪效果得到了明显改善.

    Abstract:

    When another object is in front of the object, or there are background disturbances, Mean shift algorithm will slow down the tracking rate or lost the object. Weights are given to the background and the object. By the weight of background, the description of the object’s characters is improved. Different weights of different parts of the object increase Bhattacharyya value. After analyzing object template, the weights are brought to the mathematical expression of Mean shift. The real experiments and the comparation of tracking errors and iterative times show that the effect of tracking is improved
    obviously.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈爱斌 蔡自兴 董德毅.一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法[J].控制与决策,2010,25(8):1246-1250

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2009-07-27
  • 最后修改日期:2009-10-13
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2010-08-20
  • 出版日期:
文章二维码