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特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题. 针对mean shift 跟踪算法中模板匹配问题, 提出了特征贡献度概念, 有效减少了背景和噪声因素干扰, 使重要性特征在匹配中起到关键作用; 利用结构二值分布图携带空间结构信息的优点, 很好地避免了统计特征的匹配误差, 在一定程度上提高了跟踪的精度和鲁棒性. 仿真实验结果表明该算法具有一定的优越性和实时性, 在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想...
针对复杂场景中运动目标较难定位的问题, 提出一种结合纹理和颜色特征的AdaBoost 目标跟踪算法. 首先在线训练一个弱分类器的集合区分目标和背景; 然后, 通过AdaBoost 将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,用于标定下一帧中各像素的类别属性, 并生成置信图; 最后, 在置信图中用Mean Shift 算法定位目标的中心. 实验结果表明, 该算法在光照变化、目标自身发生形变和遮挡的情况下...
主要描述笔者进行的分类挖掘研究实验。该实验基于北卡罗来纳大学(UNC)的Open Video项目,使用支持向量机对抽取的低层视觉和高层语义特征进行挖掘,考察不同类型的关键帧集合对于分类结果的影响并全面比较各种类型的特征及不同组合在分类中的贡献。结果表明,基于多特征的视觉和文本的结合能够取得较好的分类结果;此外,关键词和描述对挖掘效果具有不同影响。
研究目标数变化的多目标视频跟踪问题. 首先阐述了概率假设密度(PHD) 滤波的基本原理; 然后给出序列图像多目标跟踪系统的运动目标检测算法、状态方程、观测方程以及基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD) 的多目标视频跟踪算法的具体实现. 该算法有效解决了新目标出现、目标合并、目标分裂及目标消失等多目标跟踪问题. 实验结果表明, 该算法在复杂场景下具有较强的鲁棒性, 能有效实现目标数变化的多目标视频...

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