典型文献
基于Hu不变矩相似关联度的Mean-shift运动跟踪算法研究
文献摘要：
目标跟踪作为计算机视觉研究的重要方向,具备良好的发展前景.针对传统Mean-shift跟踪算法在目标存在背景干扰或遇到遮挡时,目标跟踪框不准确以及目标丢失的现状进行了相关研究.结合目标特征建模优势,提出了基于Hu不变矩相似关联度的Mean-shift运动跟踪算法.该算法采用Hu不变矩特征描述子提取目标特征向量矩进行建模,并由目标位移矢量拟合预估Mean-shift初始迭代搜索的位置.通过Pearson相关系数度量目标特征矩与候选特征矩之间关联度,并结合8步态迭代搜索的方式定位运动目标,实现了目标跟踪.试验表明,当目标存在遮挡时,该算法依然能够进行有效跟踪定位,有效地改善了复杂条件下跟踪框BBox与真实值(GT)之间的交并比(IOU)值,减少了目标搜索时的迭代次数,具有较好的鲁棒性.
文献关键词：
Mean-shift跟踪;运动定位;Hu不变矩;位移矢量;特征建模;Pearson系数;迭代搜索
中图分类号：
作者姓名：
郝行猛;肖娜;舒梅
作者机构：
浙江大华技术股份有限公司,浙江 杭州 310051
文献出处：
引用格式：
[1]郝行猛;肖娜;舒梅-.基于Hu不变矩相似关联度的Mean-shift运动跟踪算法研究)[J].自动化仪表,2022(11):24-28
A类：
BBox
B类：
Hu,不变矩,Mean,shift,运动跟踪,跟踪算法,算法研究,目标跟踪,计算机视觉,背景干扰,遮挡,目标特征,特征建模,矩特征,特征描述子,特征向量,目标位,位移矢量,矢量拟合,迭代搜索,数度,步态,运动目标,跟踪定位,复杂条件,真实值,GT,交并比,IOU,目标搜索,迭代次数,运动定位
AB值：
0.384662
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