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基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:12
摘 要:为了实现复杂背景下的目标空间定位和尺度定位,提出了一种基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪算法.该算法首先利用改进的非参数颜色聚类方法自动划分目标颜色空间;然后使用高斯函数对颜色直方图中的每个颜色特征
  • 【题 名】基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪
  • 【作 者】江焯林 黎绍发 贾西平 祝红丽
  • 【机 构】华南理工大学计算机科学与工程学院 广东广州510006 华南理工大学轻工与食品学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 34-41页 共8页
  • 【关键词】目标跟踪 均值漂移 聚类算法 带宽分配 多尺度图像 空间定位 尺度定位
  • 【文 摘】为了实现复杂背景下的目标空间定位和尺度定位,提出了一种基于非参数聚类和多尺度图像的目标跟踪算法.该算法首先利用改进的非参数颜色聚类方法自动划分目标颜色空间;然后使用高斯函数对颜色直方图中的每个颜色特征位的空域分布进行建模,并根据Bhattacharyya系数得到目标模型与候选模型的相似性函数;最后利用多尺度图像进行由粗到细的目标空间定位,同时利用推导的核函数自动带宽选择公式进行目标尺度定位.实验结果表明该算法优于典型的均值漂移跟踪方法.
 
本文导航:
  • (1) 目标跟踪,均值漂移,聚类算法,带宽分配,多尺度图像,空间定位,尺度定位
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