【camshift跟踪算法】一种基于多特征融合camshift的运动车辆跟踪

时间：2015-03-20 19:00:42 作者：骆且；丁盼盼；杜宇人

本文作者：骆且；丁盼盼；杜宇人；成功正常投稿发表论文到《扬州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

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【摘要】：针对传统的基于颜色特征的camshift车辆跟踪算法易受到光照变化的干扰而无法有效地跟踪动态目标的问题,提出一种多特征融合的camshift车辆跟踪算法.将局部二值模式(localbinarypattern,LBP)纹理特征改进为局部三值模式(localternarypattern,LTP)纹理特征,与HSV(hue,saturation,value)颜色特征相结合,建立目标模型,对运动车辆进行跟踪实验.结果表明,该跟踪算法具有较高的准确性和鲁棒性.
【论文正文预览】：运动目标的跟踪是现代智能监控系统研究的关键任务之一,更是进行运动目标检测和目标行为分析的重要环节[1].目前,常见的跟踪算法主要有meanshift[2]、camshift[3]和粒子滤波[4].粒子滤波算法的跟踪精度较高、鲁棒性较强,但是其计算量较大且复杂度较高[5],meanshift算法计算
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：车辆跟踪多特征融合camshift算法局部三值模式颜色特征
【参考文献】:

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