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搜索结果: 1-6 共查到camshift相关记录6条 . 查询时间(0.125 秒)
为了提高Camshift跟踪方法在复杂环境下的跟踪性能,应用被跟踪目标内部各特征像素间的交比不变原理,提出了一种改进的Camshift跟踪方法。该方法通过分析被跟踪的目标模型,计算出其内部各特征像素间的坐标关系;将内部数据间的交比不变量作为所提出的跟踪方法的约束条件,对跟踪错误的像素点进行校正,并将跟踪过程中连续两帧图像的内部特征像素间的距离比作为跟踪效果的评判标准。用改进的Camshift跟踪方...
基于颜色分布的连续自适应均值移动(CAMShift)人脸跟踪算法简单、易于实现,被广泛应用于实时跟踪。但因其采用肤色模型作为跟踪模式,所以当目标处于类肤色背景区域时,跟踪窗口极易错误收敛到背景区域从而导致跟踪失败。为此,本文提出一种具有自适应LBP前置滤波的CAMShift跟踪算法。首先训练一个能检测人脸基本特征的级联MB-LBP节点分类器。当跟踪窗口进入类肤色干扰区时,系统自适应地把该分类器接入...
为实现对光笔投射点的实时跟踪,采用了Camshift跟踪算法,但是该算法在动态复杂背景及在颜色相似的背景区域中不能很好地进行跟踪。因此,提出了改进方法。首先,引入红色滤镜,以此改变Camshift算法颜色特征提取的效果,从而削弱了背景的影响,突出了目标,很好地克服了背景中的颜色干扰,使动态复杂背景下光笔投射点的跟踪具有较高的鲁棒性和实时性;然后通过改变区域选择方式,达到了自动跟踪的效果;最后,通过...
CAMSHIFT和基于核的目标跟踪是两种经典的基于Mean Shift的目标跟踪算法,它们的实现过程有许多类似之处。为了说明在实际应用中如何选择合理的跟踪方案,从目标模型、候选模型、核函数、迭代过程等方面对二者进行了深入的比较和分析,指出了二者的特点和区别,对于正确理解和使用这两种方法将会有一定的帮助。
Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,改进的Camshift有效地克服了Camshift算法...
视角变化往往会引起目标外观特征的变化, 传统的基于单一颜色直方图模型的 Camshift 跟踪算法往往不能适应这种变化. 为此, 本文从提高模型描述能力入手, 提出利用目标外观的先验知识, 为目标建立多个颜色模型, 在此基础上设计目标函数, 通过对目标函数的优化, 实时地为每帧跟踪从多个模型的凸组合中选取最优模型. 另外, 在对 Camshift 算法深入研究的过程中, 发现了概率图平均亮度和图像...

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