陈德凯
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：广东工业大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的均值漂移视频目标跟踪算法被引量：3
- 2015年
- 采用帧间差分法提取目标的运动特征,结合边缘特征对光照变化、颜色不敏感和颜色特征对旋转、形状姿态不敏感的优点,提出了一种新的运动-颜色和运动-边缘特征联合的外观模型对目标进行均值漂移跟踪。分别计算颜色直方图和边缘直方图的Bhattacharyya系数,利用加权求和的思想计算下一帧各个特征的权值,将各个特征自适应融合,提高了跟踪算法的鲁棒性。针对目标被严重遮挡或全部遮挡而导致跟踪丢失的问题,提出利用Kalman预测器预测目标的轨迹改进均值漂移算法。实验结果表明,在光照变化、相邻相似背景颜色、变形、遮挡等复杂背景下,该算法仍能很好地跟踪目标。
- 陈德凯原玲郝禄国张文忠
- 关键词：BHATTACHARYYA系数目标跟踪
- 结合卡尔曼滤波器的改进均值漂移算法被引量：1
- 2015年
- 在均值漂移框架下,采用帧差法检测运动目标,获取运动信息,同时提取目标参考模型的颜色特征和边缘方向特征,分别计算Bhattacharrya系数,根据Bhattacharrya系数以及前一帧的特征权值进行颜色特征、运动特征和边缘方向特征的自适应加权。此外,根据一定的策略实时更新目标参考模型,以适应运动目标的外观变化。由于结合了三种互补性较强的特征,该均值漂移算法能很好地适应相似的背景颜色干扰、光线变化、目标旋转、突然加速以及尺度变化等复杂视频场景。为了处理目标发生遮挡的情形,将改进的均值漂移算法与卡尔曼滤波器进行有效结合。当目标大部分甚至全部被障碍物遮挡时,仍可以进行稳定的目标跟踪。
- 张文忠原玲郝禄国陈德凯吕嘉卿
- 关键词：均值漂移自适应加权卡尔曼滤波
