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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 296 毫秒
1.
针对一般自适应算法对弱机动、非机动目标的跟踪精度不高的问题,将模糊逻辑引入系统,对并行工作的两滤波器进行数据融合。仿真结果表明:与一般自适应算法相比,本算法对不同机动程度的目标跟踪精度均有大幅提高。  相似文献   

2.
针对传统的STC目标跟踪算法在刚性形变、多尺度自适应跟踪效果不稳定问题,提出了一种改进的STC目标跟踪算法。结合时空上下文信息特征,利用PCA自适应颜色降维特征建立外观模型,获得先验模型|在频域进行在线学习,建立上下文模型|计算置信图,找到响应分数最大值,预测下一帧位置。为验证算法有效性,在Benchmark库提供的数据集中进行算法测试和分析,结果证明,其在刚性形变、快速运动、遮挡、彩色图像跟踪中有较好的鲁棒性。  相似文献   

3.
针对传统均值漂移跟踪算法由于目标框大小不能变化,尤其当目标尺度大小发生较大变化或旋转时容易导致目标丢失的问题,提出一种联合颜色与背景信息的目标框自适应调整跟踪算法。以经典均值漂移算法为主体跟踪框架,构建前景目标颜色直方图,以Bhattacharyya距离与迭代次数作为判断下一帧目标中心位置的条件,每次迭代通过在当前帧目标框区域内建立感兴趣目标与局部背景空间模型,经快速傅里叶变换后计算当前帧与下一帧空间模型,得到尺度调节因子,作为每一帧跟踪窗口大小的权重,进而不断调整跟踪窗口尺度大小。通过自适应调整每一帧跟踪窗口的尺度调节因子,达到实时修正目标模型描述,进而提高跟踪准确性的目的,大大降低了由于目标模型固化导致的中心位置跟踪累积误差。通过对两组图像的序列仿真结果表明,改进算法相比于经典算法具有更强的鲁棒性。  相似文献   

4.
该文基于最小互信息原理,推导了基于自然梯度法的盲源分离算法,将其应用于飞行器自适应跟踪的信号处理部分进行信号分离,并采用Matlab对算法进行仿真。理论分析和仿真结果表明该算法能够有效地进行信号分离。  相似文献   

5.
介绍了一种简单、快速的实时视频人脸对象跟踪算法.在使用肤色检测算法进行人脸区域定位的基础上,采用差分运动估计,确定最大的搜索区域,在此区域使用两个正交的边缘梯度跟踪模型和内部肤色像素统计直方图跟踪模型跟踪人脸.本算法较好地解决了跟踪的连续性、实时性和精确度间的矛盾.实验结果表明本算法能够对人脸进行实时跟踪,具有一定实际应用价值.  相似文献   

6.
针对未知时变参数的不确定性和未知外部干扰的机械手轨迹跟踪问题,提出了一种具有抗扰能力的自适应鲁棒迭代学习控制算法。该算法引入鲁棒项,实现不确定机器人动力学系统鲁棒控制;结合系统模型的不确定性和干扰不重复,对系统进行相关数学理论分析,运用泰勒公式和Lyapunov函数分别进行线性化及稳定性分析;以二连杆机械手为例,基于MATLAB软件进行仿真,结果表明:改进后的算法跟踪效果好,收敛误差速度快。该智能控制算法可实现对不确定机器人系统轨迹精确跟踪,并加快跟踪误差的收敛速度。  相似文献   

7.
动态前景目标识别和提取是计算机视觉领域的重要内容。对动态图像进行前景目标提取与运动跟踪,通过改进高斯混合背景模型,提出一种基于自适应特征加权的前景目标提取算法,目的是对动态画面中的图像特征进行识别并精确提取所需要的画面。根据高斯模型组合多个图像特征,针对组合特征空间的各个子空间构建似然图像,通过似然图像特征分析与加权,提取最具有差异性的特征。根据图像前景特征在图像帧与帧之间的不同,提高前景目标跟踪的鲁棒性。试验结果表明,改进算法在提取前景目标上比传统算法提高了精度,目标跟踪效果好。  相似文献   

8.
对单站雷达三维空间机动目标的跟踪方法进行了研究,选取匀速运动模型分别组合"当前"统计模型和Singer模型的两种交互多模型跟踪滤波算法来处理三维空间机动目标测量数据并进行仿真分析,仿真结果表明,IMM算法的滤波结果优于单模型滤波,验证了算法对机动目标的跟踪有效性。  相似文献   

9.
为解决智能视频监控系统车辆跟踪过程中尺度伸缩变化造成的跟踪器模型漂移的问题,在SiamFC(基于全连接层的孪生网络目标跟踪算法)的基础上,提出一种基于树形尺度池的车辆跟踪算法.通过判断当前图片与模板图片中目标的大小,为其分配尺度因子,再通过尺度因子之间的响应大小确定当前目标的最佳尺度.此外,为保证模板图片能够适应车辆外观的不断变化,在确定尺度的条件下对模型进行自适应更新,提高跟踪算法整体的精确度和成功率.实验表明,该算法可以有效解决车辆跟踪中尺度变化导致的车辆漂移情况,且相对于其他孪生算法有更好的跟踪性能.  相似文献   

10.
对单人头部运动的跟踪,提出了一种基于头部轮廓和颜色的粒子滤波跟踪算法.结合刻画头部轮廓的椭圆模型和刻画面部区域颜色的颜色直方图模型模拟人的头部.同时采用自适应速度模型来刻画目标的运动.最后利用粒子滤波实现目标的跟踪.对测试序列的实验表明,该算法能较好地克服光照和姿态的变化,在背景比较复杂的情形下也能实现对目标的跟踪.  相似文献   

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