| 增强目标模型鲁棒性的Mean-shift算法 |
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| 引用本文： | 郭运艳,陈恳*,宋康康,刘哲,黄小霞.增强目标模型鲁棒性的Mean-shift算法[J].宁波大学学报(理工版),2012(4):25-28. |
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| 作者姓名： | 郭运艳 陈恳* 宋康康 刘哲 黄小霞 |
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| 作者单位： | 宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61071120);浙江省教育厅科研项目(Y200907622);宁波市自然科学基金(210A610109) |
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| 摘 要： | 针对传统Mean-shift算法中颜色核函数直方图对目标特征描述较弱的缺点,提出了一种联合目标特征点的二维结构信息和颜色信息的Mean-shift改进算法.改进算法细化了Harris检测算子的角点响应阈值,提取出更多的目标特征点计算其方向分布,并以方向与部分颜色特征的直方图构建目标模型,该模型能显著区分目标与背景.实验对不同算法进行了仿真及性能比较,结果表明:提出的改进算法在一定的复杂场景中提高了跟踪精度,且具有较好的鲁棒性.
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| 关 键 词： | Mean-shift Harris检测算子 旋转不变性 联合直方图 |
Mean-shift Tracking with Enhanced Robustness of Target Model |
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| GUO Yun-yan,CHEN Ken,SONG Kang-kang,LIU Zhe,HUANG Xiao-xia.Mean-shift Tracking with Enhanced Robustness of Target Model[J].Journal of Ningbo University(Natural Science and Engineering Edition),2012(4):25-28. |
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| Authors: | GUO Yun-yan CHEN Ken SONG Kang-kang LIU Zhe HUANG Xiao-xia |
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| Institution: | (Faculty of Information Science and Technology,Ningbo University,Ningbo 315211,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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