10.16208/j.issn1000-7024.2017.10.028
基于混合高斯模型及粒子滤波的球体跟踪方法
为提高目标跟踪的准确性和鲁棒性,提出一种结合混合高斯模型和粒子滤波的球类跟踪算法.对视频流提取出图像的每一帧,对每一帧的像素点建立高斯模型,采用初始化模型和更新模型排除噪声干扰,通过阈值的比较提取前景和背景区域;完成目标检测,将检测的前景像素点归为重要性粒子,增加它们的权值.对比均值漂移(Mean-shift)目标跟踪算法,实验结果表明,该算法能使用少量粒子实现球类跟踪,提高目标跟踪的实时性与鲁棒性.
图像处理、目标跟踪、混合高斯模型、粒子滤波、均值漂移
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TP29(自动化技术及设备)
2017-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2750-2753,2777