搜索结果: 1-6 共查到“理学 mean-shift”相关记录6条 . 查询时间(0.104 秒)
改进的mean shift目标跟踪算法
目标跟踪 均值偏移 模板更新 抗遮挡
2013/11/19
提出一种改进的均值偏移（mean shift， MS）目标跟踪算法，用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象，当遮挡未发生时，采用原始MS算法跟踪目标，利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新，减少模板漂移的影响|当遮挡发生后，利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正，降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明，改进的跟踪...
为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能，提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件（RFID）检测携带标签的目标，实现外层粗定位并确定感兴趣区域（ROI）；在内层则根据对视差图的ROI的处理结果确定初始搜索窗口，然后应用基于自适应核函数的Mean Shift算法在从立体相机获得的左图中应用基于自适应核函数的Mean Shift算法...
基于Mean Shift 的光晕抑制算法
Retinex 动态范围 光晕 Mean Shift 自适应滤波
2013/11/19
针对SSR 算法在图像高对比度边缘处产生光晕现象，在研究光晕现象的基础上，提出了一种基于均值偏移（Mean Shift，MS）的自适应滤波光照估计算法。该算法根据初次MS 算法平滑原图像得到的先验知识，自适应地改变滤波器的形状，从而达到抑制光晕的目的。实验表明该算法不仅压缩了图像的动态范围，而且运算速度较快，抑制光晕效果较好。
一种结合Mean-shift和粒子滤波的视频跟踪算法
均值偏移 粒子滤波 视频跟踪
2012/9/25
提出一种结合均值偏移算法和粒子滤波理论的视频跟踪算法,解决了目标旋转、部分遮挡和运动速度过快的问题.通过均值偏移对粒子滤波中的粒子集进行进一步寻优, 增加了粒子的有效性,极大减少了粒子采样的数量,且解决了经过多次重采样后粒子多样性降低的问题.新的粒子通过与观测值之间的巴氏系数来决定重要性权重. 实验证明: 本算法可以完成实时地对视频目标进行部分遮挡以及目标旋转下的跟踪,具有较强的鲁棒性.
基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪
可见光/红外双通道 加权mean-shift 目标跟踪
2010/4/21
为提高目标亮度突变时的跟踪性能，在每一帧进行目标跟踪时，利用可见光/红外各自通道的Bhattacharyya系数计算该通道的权值，并对加权mean-shift双通道跟踪方法进行了推导，提出了基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪算法。该方法使前后两帧目标相似度大的通道取大的权值，从而达到有效利用各通道有利信息﹑提高跟踪性能的目的。实验表明，用本文提出的算法进行可见光/红外双通道目标...
基于Mean．shift的灰度目标跟踪新算法
目标跟踪 Mean—shift 方向编码 方向直方图 Bhattacharyya系数
2011/12/6
Mean—shift算法是一种非参数密度估计算法，可以实现快速的最优匹配，在目标的实时跟踪领域起着非常重要的作用。为了有效的将Mean—shift算法应用到灰度图像中，采用了以方向直方图建立目标模型的策略，提出了在灰度图像中以Mean—shift为核心的目标跟踪算法。实验结果表明，该算法具有不受光照条件影响的优点，在低对比度的情况下仍能实现稳定、实时的跟踪目标。