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一种尺度自适应的机器人目标跟踪算法

Scale Adaptive Target Tracking Algorithm for Robot

作     者:成新田 唐振民 CHENG Xin-tian;TANG Zhen-min

作者机构:南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 

出 版 物:《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期:2014年第41卷第12期

页      面:280-282,292页

核心收录:

学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:国家自然科学基金课题(91220301)资助 

主  题:尺度 机器人 目标跟踪 图像处理 

摘      要:Mean-Shift算法是一种简单高效的目标识别算法,但是不能有效地识别被遮挡的目标和有尺度变化的目标。基于仿射变换,提出了一种尺度自适应的机器人目标跟踪算法。定义了转角点,并根据转角点匹配对目标进行区分,最后通过仿射变换识别出目标的尺度变化。与其它相关算法相比,该算法能有效地识别被跟踪目标的遮挡问题;当被跟踪目标的尺度发生改变时,该算法仍然能准确地对目标进行识别。分析表明,当视屏流中每秒的图像小于25帧并且目标的图像小于2×104个像素时,该算法可以用于目标的实时跟踪。

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