检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2016年第10期50卷 1605-1608页

作者：张赛钰朱小玲汪衍广叶佳马国红南昌大学机电工程学院南昌330031 山东华海集团有限公司山东德州253000 应用材料公司美国加州圣克拉拉95054

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决M... 详细信息

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性.

关键词：熔滴图像帧差法 mean-shift算法目标识别跟踪

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基于负指数变换和mean-shift算法的SAR图像可视化方法

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清华大学学报（自然科学版） 2011年第7期51卷 983-987页

作者：周广益钟华杨健清华大学电子工程系北京100084

为了便于合成孔径雷达(SAR)图像的人工视觉解译,提出了一种SAR图像的可视化方法。用参数化的方法对SAR图像数据进行负指数变换;用mean-shift算法估计变换后图像直方图分布的众数调整变换参数;对原SAR图像重新进行变换。实验结果表明:与... 详细信息

为了便于合成孔径雷达(SAR)图像的人工视觉解译,提出了一种SAR图像的可视化方法。用参数化的方法对SAR图像数据进行负指数变换;用mean-shift算法估计变换后图像直方图分布的众数调整变换参数;对原SAR图像重新进行变换。实验结果表明:与传统方法相比,该方法得到的图像能适当的拉伸暗目标像素值,同时能较好地显示亮目标的细节;而且具备一定的鲁棒性,适用于不同场景的SAR图像。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 可视化负指数变换 mean-shift算法

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mean-shift算法在车辆目标检测跟踪中应用

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电脑知识与技术 2010年第11期6卷 8816-8817,8823页

作者：朱霞史菁菁张勋姚宇峰常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏苏州215500

运动车辆的检测与跟踪是现代智能交通系统的重要组成部分，它直接关系到交通流参数获取的准确性。在交通流检测系统中，目标跟踪技术越来越被重视。该文给出了最基本的meanshift跟踪算法，采用颜色直方图作为目标的特征描述，同时采用Me... 详细信息

运动车辆的检测与跟踪是现代智能交通系统的重要组成部分，它直接关系到交通流参数获取的准确性。在交通流检测系统中，目标跟踪技术越来越被重视。该文给出了最基本的meanshift跟踪算法，采用颜色直方图作为目标的特征描述，同时采用mean-shift算法搜索目标位置，定义样本均值，实验结果表明算法的有效性。

关键词： mean-shift算法车辆跟踪目标检测

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基于改进的颜色特征和直方图更新的mean-shift算法

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交通运输系统工程与信息 2012年第4期12卷 84-92页

作者：刘康亚孙首群刘硕研王冰吕晓军上海理工大学机械工程学院上海200093 中国铁道科学研究院电子所北京100081

为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的mean-shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据mean-shift跟... 详细信息

为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的mean-shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据mean-shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明:与传统mean-shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了mean-shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的mean-shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.

关键词：智能交通运动目标跟踪 mean-shift算法运动目标颜色分布特征直方图更新

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基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法

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计算机应用研究 2008年第7期25卷 2225-2227页

作者：蒋建国孙洪艳齐美彬合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。... 详细信息

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。

关键词：人脸跟踪 mean-shift算法卡尔曼滤波器目标遮挡

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基于UKF的窗口自适应mean-shift算法

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计算机工程 2011年第14期37卷 158-160页

作者：杨帆郑春红杨刚西安电子科技大学电子工程学院西安710071

传统的mean-shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正... 详细信息

传统的mean-shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪。实验结果证明,该算法能对尺度任意变换的目标进行有效跟踪。

关键词：目标跟踪无味卡尔曼滤波器 mean-shift算法信息度量

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基于mean-shift算法的目标跟踪研究

基于Mean-Shift算法的目标跟踪研究

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作者：赵军生西安电子科技大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉研究领域的关键技术之一，也是该领域的研究热点。同时，目标跟踪又是一个复杂的问题，它涉及到计算机视觉研究的各个方面。近些年来，目标跟踪在视频监控、人机界面等众多领域都有着广泛的应用。在众多的跟踪算法... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉研究领域的关键技术之一，也是该领域的研究热点。同时，目标跟踪又是一个复杂的问题，它涉及到计算机视觉研究的各个方面。近些年来，目标跟踪在视频监控、人机界面等众多领域都有着广泛的应用。在众多的跟踪算法中，mean-shift算法以其理论严谨、实现简单和跟踪性能良好等优点受到了广泛的关注。作为一种基于特征概率密度统计的建模方法，mean-shift跟踪算法简单、实时性好。但是也存在很多缺陷。首先，发生遮挡时完全无法跟踪目标，目标的匹配模板没有更新，其次，当目标尺度变化时，固定不变的跟踪窗口无法准确地进行跟踪，最后，目标区域模板表示模型单一，不利于区分背景与目标。本文的主要研究内容就是基于mean-shift的目标跟踪算法。首先，将Kalman滤波器与mean-shift算法结合，用Kalman算法来预测目标的位置，mean-shift算法在此基础上均值漂移，最后更新Kalman参数作为目标位置；其次，算法在前后两帧图像目标区域内提取角点，通过匹配角点对的坐标关系建立仿射变换，通过最小二乘法求得仿射变换系数，通过Kalman滤波后，将变换系数作为mean-shift窗宽的变化；最后，分别计算目标区域H分量颜色概率直方图特征、目标区域边缘方向直方图、目标区域内角点分布直方图，定义区域特征对目标和背景的区分度函数，赋予区分度值大的特征以更大权重，自适应的融合三个直方图为一个直方图，使得该直方图作为特征可以最大限度的区分目标与背景。通过实验证明算法改进完全有效。

关键词： mean-shift算法 Kalman滤波器 Harris角点匹配混合模型直方图

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视频跟踪中mean-shift算法的应用研究

视频跟踪中Mean-Shift算法的应用研究

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作者：高波南京理工大学

学位级别：硕士

视频目标跟踪技术是计算机视觉领域内一个重要的研究课题,融合了计算机科学、模式识别以及人工智能等多学科知识,并且视频跟踪系统在国民生产和国防建设中有着广泛的应用。在视频目标跟踪算法中,mean-shift算法是一种优秀的算法。mean-S... 详细信息

视频目标跟踪技术是计算机视觉领域内一个重要的研究课题,融合了计算机科学、模式识别以及人工智能等多学科知识,并且视频跟踪系统在国民生产和国防建设中有着广泛的应用。在视频目标跟踪算法中,mean-shift算法是一种优秀的算法。mean-shift算法是一种基于无参估计理论的局部寻优算法,以目标的颜色特征建立模型,具有计算量小、鲁棒性好等优点,但在复杂环境下,跟踪算法仍存在一些问题,所以对mean-shift算法进行研究,改进其跟踪性能是十分必要的。本文从以下几方面做了深入研究： (1)在快速运动目标跟踪中,结合卡尔曼滤波算法,通过卡尔曼滤波器对运动目标位置的预测,为mean-shift算法提供更准确的迭代初始点,并且针对卡尔曼滤波算法的不足,对卡尔曼滤波算法进行了扩展。 (2)对跟踪过程中目标发生变化的情况,使用了更为灵活的局部模板更新算法,将视频中目标的变化反馈到模板中,保持模板的准确度。 (3)对背景中含有目标色彩而造成干扰的问题,利用模板中的颜色信息在方位上的分布重新评价当前目标中的像素,排除背景像素的干扰。 (4)对目标遮挡问题,利用局部与整体的思想,找到未被遮挡的目标信息,通过利用这部分信息与整体目标的位置关系来定位整个目标,从而完成目标的跟踪。 (5)在mean-shift算法的基础上,研究了视频检测技术。利用背景相减法检测出视频中的运动目标,然后再使用mean-shift算法对目标进行跟踪,完成了自动检测运动目标及跟踪的任务,并开发了目标检测与跟踪软件。

关键词：视频跟踪 mean-shift算法卡尔曼滤波模板更新背景干扰遮挡跟踪运动检测目标检测及跟踪软件

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基于改进mean-shift算法的目标跟踪技术研究

基于改进Mean-shift算法的目标跟踪技术研究

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作者：郑鹏华北水利水电大学

学位级别：硕士

在二十一世纪的大数据，高信息化时代，运动目标跟踪技术是机器视觉领域内一个备受关注的课题，随着计算机技术、数字图像处理和模式识别技术的不断深入的研究，对于基于机器视觉的实时视频监控在生活中都有着广泛的应用。　　作者在学... 详细信息

在二十一世纪的大数据，高信息化时代，运动目标跟踪技术是机器视觉领域内一个备受关注的课题，随着计算机技术、数字图像处理和模式识别技术的不断深入的研究，对于基于机器视觉的实时视频监控在生活中都有着广泛的应用。　　作者在学习研究视频序列的目标跟踪问题过程中，在阅读了丰富的前人研究成果之后，在课题方向上，论文撰写方面才有了此刻这样的进展。由于目标跟踪的复杂性和环境的多变性，很难能找到一种方法能在所有复杂情况条件下都可以完成精准的目标跟踪，也因此从前人成果中看到层出不穷的算法。文章中着重研究mean-shift算法，同时介绍了粒子跟踪算法、光流跟踪算法，主要了解这两种跟踪方法的基本理论思想及其优缺点。最后针对以上两种方法的不足提出并验证mean-shift算法，在一定程度上可以持续的，精准的良性跟踪。　　在论文中作者采用一种改良的差分算法（双差分模型）在差分基础上提出的双差分算法，经实验结果验证改良的双差分算法能够迅速准确的从整个帧图中得到目标前景最大区域。在mean-shift跟踪算法的框架下，设计一种结合上述改良的帧差法挖掘丰富运动信息优化 mean-shift算法的跟踪效果，可以对运动目标进行快速的，持续的良性跟踪。经试验验证本文设计的方法改善了一般跟踪算法容易漏检误检甚至是误差累积导致目标跟踪丢失，并且在一定程度能保持在持久跟踪过程中对错误跟踪过程进行自我校正的鲁棒性。

关键词：目标跟踪技术 mean-shift算法运动信息视频序列自我校正

来源：评论

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运用mean-shift算法的智能目标跟踪控制系统

运用mean-shift算法的智能目标跟踪控制系统

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作者：李东阳电子科技大学

学位级别：硕士

动目标跟踪技术是实现智能控制系统的关键技术,它结合了图像处理、模式识别及自动控制等多学科的研究成果,运用其中的关键技术对输入的图像序列进行处理分析,实现对运动目标进行检测和跟踪。运动目标跟踪可分为静态背景目标跟踪和动态... 详细信息

动目标跟踪技术是实现智能控制系统的关键技术,它结合了图像处理、模式识别及自动控制等多学科的研究成果,运用其中的关键技术对输入的图像序列进行处理分析,实现对运动目标进行检测和跟踪。运动目标跟踪可分为静态背景目标跟踪和动态背景目标跟踪。静态背景目标跟踪已经有许多成熟理论；而动态背景下对目标的跟踪,依然存在很多问题。比如,定位的精确度和系统实时性之间的矛盾,很难达到一个平衡点, 而mean-shift算法提供了解决这一矛盾的新方法,因为该算法是基于无参密度估计的目标搜索算法,它运用梯度最陡下降法对目标进行迭代寻优,计算量小；并且该算法对运动背景不敏感,可以运用到背景存在运动的场合下。本文重点研究了(?)nean-shift算法,并针对其缺点提出了一些改进措施,主要包括以下几个方面： (1)对无参概率密度估计、核函数、梯度估计及加权函数的选择进行了深入的研究,为算法的改进奠定了基础； (2)针对搜索窗口固定带来的问题,本文运用不变矩的方法对搜索窗口进行自适应调整,并且运用Kalman滤波对窗口尺寸进行预测,使得定位更为精确； (3)针对目标遮挡时算法失效的问题,本文提出了Kalman滤波和mean-shift算法相结合对目标进行搜索,通过运用Kalman滤波残差、目标面积和Bhattacharyya系数相结合对目标遮挡进行判断,实现了对遮挡目标的有效跟踪； (4)对步进电机驱动技术进行研究并设计硬件驱动电路。在自动控制方面,本文采用ARM嵌入式和步进电机相结合,对摄像头进行控制,以跟踪离开摄像头监控范围的目标。并对步进电机的驱动技术进行了一定的研究,使得电机能平稳转动,更好的为跟踪系统服务。

关键词：动态背景 mean-shift算法 Kalman滤波目标遮挡

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