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针对目标跟踪中的特征提取和匹配问题进行分析，提出了一种基于局部特征匹配的目标跟踪方法，该算法基于Shape Context进行特征提取。首先，对现有特征提取算法进行简单介绍，并详细介绍Shape Co
针对带颜色恢复的多尺度Retinex算法在最后输出的图像上存有重叠的问题,提出了一种改进的子频带分解的Retinex算法,该算法不仅能增强亮点中的细节,也能增强在阴影中的细节。由于RGB这三种颜色之间
基于角点匹配算法实现的目标跟踪，孙向阳，史健芳，特征点（角点）特征是数字图像的一个重要的局部特征，因为它具有匹配简单、计算量小、以及旋转、平移、缩放不变的性质，因而在图
针对原始扩展目标高斯混合概率假设密度（ExtendedTargetGaussianMixtureProbabilityHypothesisDensity，ET-GM-PHD）滤波算法不能解决机动目标跟
中国科技论文在线 基于多特征组合的目标检测与跟踪算法研 究 李丽娟刘晓鸿* 5 北京邮电大学计算机学院北京100876 摘要目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究领域对于特定类别的目标检测与 跟
本文基于xilinx公司的ARTIX-7系列芯片xc7a35t和cmos摄像头ov7725以及VGA显示屏搭建了一套硬件平台用以动态目标的检测跟踪。使用vivado软件设计了各个系统模块的功能，本系统
针对目标跟踪问题，提出一种新的节点协同跟踪方法，通过节点间邻域拓扑结构协同建立各节点的关联性，对目标进行协作监测与跟踪。算法根据节点信息共享时的传播差异，通过节点间的传播概率准确计算各节点捕捉增益，从
在保证高跟踪准确度的基础上,降低节点的能耗,延长网络的寿命是目标跟踪的核心问题。为此,提出了一种基于预测的动态分簇目标跟踪算法Pre-DC。该算法首先建立动态的簇结构,然后利用粒子滤波算法实现簇对目标
针对压缩跟踪不能适应目标姿态变化导致跟踪失败的问题，提出了一种基于二值随机森林的目标跟踪算法。该算法对实时压缩跟踪算法的特征提取和分类这两个部分作了改进。首先，在梯度图像上进行多尺度滤波，获得目标的高
目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。其中基于MeanShift的运动目标跟踪算法因其计算量小，实时性好，简单易行等特点而受到广泛关注，但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡
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