宋康康
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
- 供职机构：宁波大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：宁波市科技局自然科学基金浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 增强目标模型鲁棒性的Mean-shift算法
- 2012年
- 针对传统Mean-shift算法中颜色核函数直方图对目标特征描述较弱的缺点,提出了一种联合目标特征点的二维结构信息和颜色信息的Mean-shift改进算法.改进算法细化了Harris检测算子的角点响应阈值,提取出更多的目标特征点计算其方向分布,并以方向与部分颜色特征的直方图构建目标模型,该模型能显著区分目标与背景.实验对不同算法进行了仿真及性能比较,结果表明:提出的改进算法在一定的复杂场景中提高了跟踪精度,且具有较好的鲁棒性.
- 郭运艳陈恳宋康康刘哲黄小霞
- 关键词：旋转不变性联合直方图
- 融合深度信息的Mean Shift视频目标跟踪算法研究
- 视频目标检测与跟踪是计算机视觉应用领域重要的研究课题，内容涉及计算机图像处理、模式识别、人工智能等，并且在实际生活中有着极其广泛的用途。依靠视频图像中的海量信息，以及对此类信息的智能化处理，视频目标检测与跟踪在安防监控、...
- 宋康康
- 关键词：深度信息图割
- 文献传递
- 漂移系数优化颜色直方图的Mean Shift算法被引量：1
- 2014年
- 基于颜色直方图的传统Mean Shift视频目标跟踪算法,容易受到背景信息的干扰而造成定位偏差。针对此问题,提出了一种基于漂移系数的加权颜色直方图算法。根据核窗口内每个像素提供系数的大小,抑制对漂移贡献小的颜色特征,从而增强目标特征的刻画,并通过抑制背景信息和引入新的目标信息来更新模板。实验结果表明,该算法定位跟踪效果优于背景直方图加权算法,并且迭代次数更少。采用模板更新后,跟踪性能更加稳定。
- 宋康康陈恳郭运艳
- 关键词：SHIFT算法
- 深度信息辅助的均值漂移目标跟踪算法被引量：6
- 2013年
- 参考目标模型中混入的背景噪声会弱化目标特征的描述,导致目标跟踪定位误差。为减少误差,依据目标与背景处于不同深度平面的特点,提出了基于深度信息辅助的和改进的背景加权直方图的Mean Shift跟踪算法,能够有效削弱核窗口中的背景干扰信息,突出目标的颜色特征信息,并适时自适应更新核带宽,减少因目标尺寸变小时引入较多的背景干扰信息。实验结果表明该算法迭代次数更少,具有良好的跟踪定精度。
- 宋康康陈恳郭运艳
- 关键词：深度信息均值漂移带宽自适应颜色直方图
