基于预测的多特征融合Mean-Shift跟踪算法
视频监控在生活中的应用已经相当广泛,其中视频目标精确跟踪是计算机视觉中应用较广、难度较大的一部分.在实际视频场景中目标存在复杂的变化,如外形变化、部分遮挡、光照变化等,这对 Mean-Shift 跟踪算法产生了较大的影响.为了解决上述变化导致的跟踪不准确的问题,融合颜色和 Gabor-LBP 纹理特征进行 Mean-Shift 跟踪,并利用二次多项式预测运动目标的位置,以提高跟踪的准确度.
Mean-Shift、特征融合、纹理特征、目标跟踪、二次多项式
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TP391(计算技术、计算机技术)
国网山西省电力公司科技项目520530150015,5205301500W
2018-08-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
171-173,205