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基于Camshift自适应多特征模板的视频目标跟踪
Camshift算法实时性高,计算量小,在目标跟踪领域应用效果良好。但其仅依靠颜色模型的特点使得在噪声大、照度不均的井下视频目标跟踪中易造成目标丢失。通过在Camshift基础上建立多特征融合的模板自适应更新算法,实现边缘、纹理等特征的融合,制定特征贡献度规则,在环境变化时根据不同特征贡献度的不同自适应分配权重,更新模板。实验结果表明:新算法抗干扰能力强,特征间互补不足,跟踪准确,在煤矿复杂环境井下视频目标跟踪中有良好应用前景。
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基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法
针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标，在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题，提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域，然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口，从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时，采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明，本文改进算法在目标被严重遮挡、 ...
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CamShift算法详解
自己本科毕业设计的一部分，自己总结的CamShift算法，应该是目前网上可以找到的最详细的CamShift算法说明文档了，欢迎大家与我讨论，mailto:chen0510566@gmail.com
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在OpenCV里使用Camshift算法的实现
... 它框住，这是符合近大远小的投影原理，当比较近的时候如下：
相同大小的窗口已经不能包围它了，那么这样跟踪目标对象就成为了一个问题，怎么样来更改它呢？那么就是Camshift (Continuously Adaptive Meanshift)算法引入的原因了。同时还会有一个问题，怎么样判断物体旋转的方向，这个算法也会解决这样的问题。这个算法发表在1998年的论文《Computer Vision Face Tracking for Use in a Perceptual
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改进的Camshift与Kalman滤波联合跟踪算法
... 民用和军事领域中广泛存在对视频中的运动目标进行追踪的需求。传统的目标跟踪方法Camshift算法仅基于单一色调直方图进行追踪，在目标被遮挡或目标色调与背景相似时易受到干扰，跟踪效果不佳。针对上述问题，提出改进的Camshift与Kalman滤波联合跟踪算法。首先对目标建立色调与饱和度的二维直方图模板，替代单一 ... 将BP神经网络引入Kalman滤波器中，降低噪声与模型变化对预测结果的影响；最后使用Camshift算法和Kalman滤波联合对目标进行跟踪，改善运动目标被遮挡情况下的追踪精度。实验 ...
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