搜索结果: 1-8 共查到“Camshift”相关记录8条 . 查询时间(0.288 秒)
交比不变的Camshift跟踪方法
目标跟踪 Camshift跟踪 交比不变 特征像素 射影变换
2016/7/26
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...
显著性直方图模型的Camshift跟踪方法
目标跟踪 显著性 直方图 色调 Camshift跟踪
2015/12/24
针对在复杂背景下跟踪运动目标的要求,建立了目标的显著性直方图模型,提出了改进的连续自适应均值漂移(Camshift)跟踪方法.通过比较目标区与背景区的色调差异,计算目标不同色调等级的显著性值;基于加权的方式强化显著性色调在目标识别过程中的作用,弱化非显著性色调的作用,从而抑制背景区对目标识别的干扰.利用加权直方图模型反向投影,建立了跟踪图像的概率投影图,利用均值漂移方法完成目标跟踪任务.将该方法分...
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...
基于Camshift自适应多特征模板的视频目标跟踪
煤矿 Camshift算法 特征融合 模板更新 纹理
2013/12/6
Camshift算法实时性高，计算量小，在目标跟踪领域应用效果良好。但其仅依靠颜色模型的特点使得在噪声大、照度不均的井下视频目标跟踪中易造成目标丢失。通过在Camshift基础上建立多特征融合的模板自适应更新算法，实现边缘、纹理等特征的融合，制定特征贡献度规则，在环境变化时根据不同特征贡献度的不同自适应分配权重，更新模板。实验结果表明：新算法抗干扰能力强，特征间互补不足，跟踪准确，在煤矿复杂环境井...
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。
改进的高效Camshift跟踪算法
目标跟踪 Camshift算法 位置预测
2009/10/12
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...