肖金胜
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：华东交通大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于边界沙包核函数的Mean-Shift跟踪算法被引量：2
- 2015年
- 针对传统的Mean-Shift跟踪算法,使用单个颜色特征定位目标易受相似目标与背景的干扰导致跟踪失败以及跟踪窗口尺寸不能自适应跟踪目标变化的问题,提出一种基于颜色特征与边界特征相融合的目标表示方法和沙包核函数Mean-Shift尺寸自适应算法。在跟踪中,颜色特征和边界特征根据各个特征的可靠性进行实时性更新;同时,在跟踪窗口中心和边界定位的基础上,由候选目标跟踪窗和分块目标跟踪窗的边界距离变化对核窗宽大小进行更新。实验结果表明,该算法目标定位的精确性更高,在目标尺寸增大和减小的情况下,平均每帧耗时比传统的基于矩形窗和椭圆窗自适应跟踪算法更少,提高了跟踪性能,满足实时性要求。
- 曹义亲肖金胜黄晓生
- 关键词：MEAN-SHIFT目标跟踪颜色直方图
- 基于蚁群优化的边缘化粒子滤波器跟踪算法
- 2014年
- 针对边缘化粒子滤波器(MPF)中的Kalman滤波通常无法从量测方程中获得线性状态估计,以及标准粒子滤波器估计非线性状态计算量大和粒子退化的问题,提出了一种改进的MPF粒子滤波目标跟踪算法。该方法采用状态的预测值作为Kalman粒子滤波的量测更新,用Kalman滤波估计目标的速度和加速度,并通过蚁群优化算法改进标准粒子滤波器,并用以估计目标的位置信息。仿真结果表明:该方法在提高目标状态估计精度的同时,降低了粒子滤波的计算复杂度,克服了粒子滤波退化现象。
- 曹义亲肖金胜黄晓生
- 关键词：蚁群算法KALMAN滤波目标跟踪
- 基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法被引量：1
- 2015年
- 针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法。当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪。实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求。
- 曹义亲肖金胜黄晓生
- 关键词：镜像SHIFT目标跟踪
