目标跟踪与分类是现代跟踪系统的基本功能,不同的数据特性使得传统研究经常忽视两者之间的联系而将其分开处理。联合跟踪与分类研究则充分利用两者之间的耦合关系,使之互为补充,达到提高各自精度的目的。在分析联合
为了研究运动声阵列跟踪系统的非线性及坐标模型之间的耦合问题,设计了三维运动声阵列的结构模型,分析了声阵列跟踪系统的状态参数;建立了运动声阵列系统的坐标模型,讨论了坐标模型之间的转换关系,确定了输出声阵
Video motion tracking code based on opencv camshift algorithm
视频处理中,利用混合高斯模型进行目标跟踪,可以很好地将前景背景分割。
介绍了基本的视频运动对象分割算法,针对变化区域检测算法中固定阈值滤噪的不足,提出了自适应噪声滤波的方法,同时利用计算机图形学中的扫描线填充思想得到变化区域的具体位置,实现视频对象的分割。实验证明了算法
视频的结构分析是实现视频基于内容组织和检索的基础。目前,已经有很多用于视频镜头分割的成熟算法,但准确探测视频场景边界还比较困难。提出了一种融合视频中音频与可视特征进行场景检测的方法。该方法首先分别依据
基于船舶监控视频的多目标检测与跟踪,彭晶晶,黄朝兵,对船舶监控视频提出了一种多运动目标的检测跟踪算法。利用隔帧帧差法检测目标之后,进行形态学操作以及连通域的分析能够克服帧差
针对TLD(trackinglearningdetection)算法同时包含了跟踪、检测和学习三个部分,具有较高计算量的缺点,提出了采用Mean-Shift算法替换原TLD跟踪器部分的光流跟踪算法。该
基于多模态联合稀疏表示的视频目标跟踪,段喜萍,刘家锋,复杂场景下的目标跟踪过程中,单模态特征往往不能很好地区分目标与背景,从而影响跟踪精度。针对这一问题,本文提出使用多模态进
运动目标检测与跟踪算法的研究进展,刘明玺,孟放,运动目标检测与跟踪技术有着广泛的应用,但由于检测和跟踪过程容易受外界环境的干扰而造成失败,因此改进运动目标检测和跟踪算法