【24h】

Neurofuzzy prediction for visual tracking

机译:神经模糊预测以进行视觉跟踪

获取原文
获取外文期刊封面目录资料

摘要

Real time visual tracking is a complicated problem due the different dynamic of the objects involved in the process. On one hand the algorithms for image processing usually consume a lot of time on the other hand the motors and mechanisms used for the camera movements are significantly slow. This work describes the use of ANFIS model to reduce the delay's effects in the control for visual tracking and also explains how we resolved this problem by predicting the target movement using a neurofuzzy approach.
机译:实时视觉跟踪是一个复杂的问题,因为过程中涉及的对象的动态不同。一方面,用于图像处理的算法通常会耗费大量时间,另一方面,用于相机运动的电机和机制非常慢。这项工作描述了使用ANFIS模型来减少视觉跟踪控件中的延迟影响,并解释了我们如何通过使用神经模糊方法预测目标运动来解决此问题。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号