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基于HSV非均匀量化的CAMshift目标跟踪算法

         

摘要

针对经典CAMshift(Continuously Adaptive Meanshift,连续自适应均值偏移算法)算法易受色度相似背景像素干扰的问题,提出了基于HSV非均匀量化的CAMshift目标跟踪算法,有效地解决了经典算法存在的缺陷。通过在经典CAMshift算法颜色直方图中引入亮度和饱和度分量,并对颜色空间进行非均匀量化,提高目标与背景的区分度,抑制背景像素对目标的干扰。在多个视频数据上的仿真实验结果表明,该算法有效地克服了经典CAMshift算法对背景像素敏感的问题,提高了与背景色调相近场景下目标跟踪的准确性。

著录项

  • 来源
    《智能计算机与应用》 |2017年第3期|P.21-25|共5页
  • 作者

    张辰12; 彭玉旭12;

  • 作者单位

    [1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学),长沙410114;

    [1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学),长沙410114;

    [1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学),长沙410114;

    [1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114 [2]综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室(长沙理工大学),长沙410114;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    CAMshift 目标跟踪 非均匀量化 颜色直方图;

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