行人跟踪的多特征融合算法研究

发布时间：2017-09-28 18:39

  本文关键词：行人跟踪的多特征融合算法研究

  更多相关文章： 目标跟踪 Harris角点 几何特征 颜色特征 最近邻法

【摘要】：为了克服遮挡,准确跟踪目标,本论文提出了一种基于最邻近法的多特征混合的跟踪算法。颜色特征和几何特征是视觉跟踪中最直观的特征,而且这两种特征的提取和匹配用时较少,被跟踪目标在没有发生遮挡时,使用颜色特征和几何特征也能准确跟踪被跟踪目标。当发生遮挡时,只依靠被跟踪目标的颜色特征和几何特征将不能继续跟踪。Harris角点可以应对部分遮挡,所以将这三种特征融合起来就能很好的克服遮挡问题。但多特征融合往往会降低系统的时效性,本文采用最邻近法来决定目标匹配的优先度,克服了多特征对系统实时性的影响。实验结果表明,本文提出的算法对目标形变及遮挡具有良好的跟踪准确性和鲁棒性,并且克服了特征融合带来的时效性差的问题。
【作者单位】： 北京交通大学信息科学研究所;现代信息科学与网络技术北京市重点实验室;
【关键词】： 目标跟踪 Harris角点 几何特征 颜色特征 最近邻法
【基金】：科技部973项目(2012CB316304) 国家自然科学基金(61172128)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 2.现代信息科学与网络技术北京市重点实验室,北京100044)1引言近年来,视频监控下的运动目标检测跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要分支。对视频序列中的运动目标进行检测和跟踪在诸多领域都有普遍应用,如安保监控、家庭安全等。其中,对于非刚性的人体跟踪采用基于特征匹配

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 顾鑫;王海涛;汪凌峰;王颖;陈如冰;潘春洪;;基于不确定性度量的多特征融合跟踪[J];自动化学报;2011年05期

2 姚红革;杜亚勤;;基于多模式多特征融合粒子滤波视频目标跟踪[J];西安工业大学学报;2012年11期

3 王兰;;基于多特征融合的票据分类技术及应用[J];计算机光盘软件与应用;2013年13期

4 陈增照;何秀玲;杨扬;董才林;;基于多特征融合的票据分类技术及应用[J];计算机工程与应用;2006年09期

5 周斌;林喜荣;贾惠波;宋榕;;多特征融合的手背血管识别算法[J];清华大学学报(自然科学版);2007年02期

6 刘贵喜;范春宇;高恩克;;基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪[J];光电子.激光;2007年09期

7 胡全;邱兆文;王霓虹;;基于多特征融合的图像语义标注[J];东北林业大学学报;2008年10期

8 沈才梁;许雪贵;许方恒;龙丹;;多特征融合的人脸检测[J];计算机系统应用;2009年11期

9 刘红;王晔;雷长海;;基于多特征融合的中医舌像检索研究[J];计算机应用研究;2010年02期

10 杜艳明;龙丹;;多特征融合的人脸检测[J];武汉理工大学学报;2010年23期

中国重要会议论文全文数据库 前3条

1 叶锋;蔡光东;郑子华;亓晓旭;尹鹏;;基于多特征融合的药用植物标本识别[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）[C];2011年

2 段其昌;季长有;;基于多特征融合的快速人脸检测[A];第十七届全国测控计量仪器仪表学术年会（MCMI'2007）论文集（上册）[C];2007年

3 李玉峰;郑德权;赵铁军;;基于SVM和多特征融合的图像分类[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集（上）[C];2008年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 刘明华;复杂环境下基于多特征融合的目标跟踪关键技术研究[D];青岛科技大学;2016年

2 田纲;基于多特征融合的Mean shift目标跟踪技术研究[D];武汉大学;2011年

3 徐志刚;基于多特征融合的路面破损图像自动识别技术研究[D];长安大学;2012年

4 陈秀新;多特征融合视频复制检测关键技术研究[D];北京工业大学;2013年

5 初红霞;基于均值移动和粒子滤波的目标跟踪关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 金婕;基于多特征融合和结果重排的特定图像检索[D];上海交通大学;2015年

2 张小琴;基于多特征融合的车辆品牌识别方法研究[D];东南大学;2015年

3 谢振哲;图像通用隐写检测中的多特征融合方法[D];福州大学;2013年

4 陈小波;基于多特征融合与特征包的手势检测识别算法研究[D];福州大学;2013年

5 刘镇;基于内容的图像检索中多特征融合技术的应用研究[D];东北师范大学;2008年

6 REFAS BENABDELLAH;使用跟踪移动对象多特征融合[D];哈尔滨工程大学;2011年

7 陶建峰;基于多特征融合的行人检测方法研究[D];南京理工大学;2013年

8 郭运艳;视频序列中目标的多特征融合跟踪技术研究[D];宁波大学;2013年

9 孙伟;多特征融合的室内场景分类研究[D];广东工业大学;2014年

10 张聪;基于多特征融合技术的商标检索系统[D];北京印刷学院;2011年

，

本文编号：937492