用于实时跟踪的模板匹配神经网络算法

摘要：

研究复杂背景下运动目标的识别和跟踪.提出了一种新的基于模板匹配的神经网络结构,将模板与跟踪窗内待匹配区域的像素按环形排列,分别作为神经网络的阈值和输入,选择跟踪窗内与模板相对应的各环差值均较小的区域作为识别结果.由于模板匹配过程中像素按环形排列,因此对于目标的平移和旋转均具有不变性,同时,算法计算量比最小绝对差累加和算法略小.将该算法应用到实时跟踪系统中,实验结果表明该算法可满足跟踪系统实时性要求,验证了算法的有效性.

关键词：模板匹配、神经网络、目标跟踪

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研基金404050201

在线出版日期：2005-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1088-1091,1110