公开(公告)号：CN104820997B

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201510246602.X

申请日：2015-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈文颉 ,  肖驰 ,  窦丽华 ,  陈杰 ,  邓方 ,  高惠琳 ,  黄欣宇 ,  张利民 ,  郝克 ,  吴小文

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于分块稀疏表达与HSV模型的目标跟踪方法，基于稀疏表达与HSV直方图的融合跟踪算法不但保持稀疏表达对光照变化与遮挡的强鲁棒性的优点，还增加了对物体色彩的分辨度且不易受相似颜色干扰，有利于对算法姿态变化目标的鲁棒跟踪；同时，遮挡判断处理可降低算法受到严重遮挡的影响，而更新策略能保证跟踪过程中适应复杂的背景与形态变化的目标，提高了跟踪算法的可靠性；本发明在目标分块中减少分块个数，比一般稀疏跟踪算法有更快的运算效率。

公开(公告)号：CN104851112B

公开(公告)日：2017-03-01

申请号：CN201510206654.4

申请日：2015-04-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈文颉 ,  黄欣宇 ,  窦丽华 ,  陈杰 ,  邓方 ,  肖驰 ,  高惠琳 ,  张利民 ,  郝克

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于数据集补偿的运动目标检测跟踪算法的评估方法，为数据集自动添加上述八种性能干扰因素的量化因子，可供用户在进行算法评估时方便的选择变化因素；根据具体被评估算法对特定的变化因素的敏感性强弱，可自定义各项变换因素权值大小，使得各数据集对应的综合量化因子真实体现算法应用环境，最终保证评估结果的客观性；最后，由于综合量化因子是对应数据集中影响算法性能的变化因素的综合量化体现，采用各数据集的综合量化因子对评估指标精度OverlapP进行成功判定的阈值进行加权补偿，能够在评估结果里表现不同影响因素的数据集对算法性能带来的不同影响，可以模拟算法在某些干扰条件下的结果，对算法的进一步改进方向提供一定指导作用。

公开(公告)号：CN104851112A

公开(公告)日：2015-08-19

申请号：CN201510206654.4

申请日：2015-04-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈文颉 ,  黄欣宇 ,  窦丽华 ,  陈杰 ,  邓方 ,  肖驰 ,  高惠琳 ,  张利民 ,  郝克

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明公开了一种基于数据集补偿的运动目标检测跟踪算法的评估方法，为数据集自动添加上述八种性能干扰因素的量化因子，可供用户在进行算法评估时方便的选择变化因素；根据具体被评估算法对特定的变化因素的敏感性强弱，可自定义各项变换因素权值大小，使得各数据集对应的综合量化因子真实体现算法应用环境，最终保证评估结果的客观性；最后，由于综合量化因子是对应数据集中影响算法性能的变化因素的综合量化体现，采用各数据集的综合量化因子对评估指标精度OverlapP进行成功判定的阈值进行加权补偿，能够在评估结果里表现不同影响因素的数据集对算法性能带来的不同影响，可以模拟算法在某些干扰条件下的结果，对算法的进一步改进方向提供一定指导作用。

公开(公告)号：CN104820997A

公开(公告)日：2015-08-05

申请号：CN201510246602.X

申请日：2015-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 陈文颉 ,  肖驰 ,  窦丽华 ,  陈杰 ,  邓方 ,  高惠琳 ,  黄欣宇 ,  张利民 ,  郝克 ,  吴小文

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T7/285 ,  G06T2207/30221

Abstract: 本发明公开了一种基于分块稀疏表达与HSV模型的目标跟踪方法，基于稀疏表达与HSV直方图的融合跟踪算法不但保持稀疏表达对光照变化与遮挡的强鲁棒性的优点，还增加了对物体色彩的分辨度且不易受相似颜色干扰，有利于对算法姿态变化目标的鲁棒跟踪；同时，遮挡判断处理可降低算法受到严重遮挡的影响，而更新策略能保证跟踪过程中适应复杂的背景与形态变化的目标，提高了跟踪算法的可靠性；本发明在目标分块中减少分块个数，比一般稀疏跟踪算法有更快的运算效率。