典型文献
基于SVM与Meanshift跟踪算法的运动视频目标跟踪
文献摘要：
文中提出基于SVM与Meanshift跟踪算法的视频运动目标跟踪方法,在体育视频初始图像中选取跟踪目标所处位置,获取跟踪目标周围目标与背景两部分特征向量,使用目标和背景特征向量训练SVM二分分类器,使用分类器分类下一帧视频图像跟踪目标位置与所处背景图像,获取置信图;使用Meanshift跟踪算法在置信图范围内获取当前跟踪目标中心位置,移动目标框和背景框的中心位置到达目标位置,以10％的比例缩放目标框并选择最优者用以适应目标尺寸变化;确定是否已经跟踪到视频最后一帧图像,如果没有跟踪至最后一帧图像,则需使用此时目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,跟踪下一帧图像,直至完成整个视频序列图像运动目标跟踪任务.实验结果表明,所提方法可以实时、准确地跟踪视频内运动目标.
文献关键词：
运动目标跟踪;视频图像;SVM分类器;置信图;Meanshift跟踪算法;图像跟踪
中图分类号：
作者姓名：
王彬彬
作者机构：
西安财经大学行知学院,陕西 西安 710038
文献出处：
引用格式：
[1]王彬彬-.基于SVM与Meanshift跟踪算法的运动视频目标跟踪)[J].现代电子技术,2022(01):56-60
A类：
B类：
Meanshift,跟踪算法,运动视频,视频目标跟踪,运动目标跟踪,跟踪方法,体育视频,跟踪目标,分特征,特征向量,背景特征,分类器,一帧,视频图像,图像跟踪,目标位置,背景图,置信图,中心位置,移动目标,景框,缩放,优者,标尺,尺寸变化,像素,景像,视频序列,序列图像
AB值：
0.339913
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