10.3969/j.issn.1674-8425-B.2009.12.016
基于神经网络和Mean-shift的目标跟踪方法
提出了一种RBF神经网络和Mean-shift相结合的跟踪算法.此算法采用Bhattacharyya系数度量环境干扰程度,使用不同的比率因子将RBF神经网络对目标位置预测结果与Mean-shift算法跟踪结果加权,得到最终目标位置.实验结果表明,该方法在复杂环境下能对运动目标进行更加准确的跟踪.
目标跟踪、Mean-shift、特征融合、RBF神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家"863"高技术研究发展计划资助项目2007AA01Z423;重庆市自然科学基金资助项目CSTC,2007BB2134
2010-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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