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一种基于粒子Mean Shift 迁移过程的红外人体跟踪方法

更新时间：2018-12-04 10:52:24 大小：554K 上传用户：dongshao查看TA发布的资源 标签：粒子mean shift迁移红外人体跟踪法 下载积分：0分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(1) 举报

资料介绍

提出了一种基于粒子Mean Shift 迁移过程的红外人体跟踪方法. 算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立 目标的状态模型和量测模型. 在被跟踪区域随机布撒粒子, 以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行Mean Shift 收敛性分析, 使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态 以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行Mean Shift 聚 类, 作为对目标的量测. 连续跟踪时, 下一帧的采样粒子基于上一帧的量测结果产生. 与传统的基于序贯重要性采 样的粒子滤波方法相比, 算法不需要目标的相似性测度计算, 仅用少数粒子即可实现对目标的可靠跟踪.

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文件名文件大小修改时间
基于粒子MeanShift迁移的红外人体目标跟踪算法.pdf596KB2012-07-26 20:33:22

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