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公开(公告)号：CN105321188A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410383890.9
申请日：2014-08-04
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明属于模式识别领域，涉及图像处理中的目标跟踪方法。具体地说是一种基于前景概率的目标跟踪方法，可以用于各种视频监控、交通管制等系统中的目标检测与跟踪。针对Mean shift跟踪算法中权值在减小背景影响的同时削弱了目标模型的表示，为了减小权值对模型表示的影响，提出了由目标模型、候选模型以及像素点属于前景的概率构成的权值图来加强前景和背景的差异，从而抑制背景像素的影响。通过Adaboost得到投影向量，计算出前景的概率图，并利用其概率与Mean shift的权值融合，利用加强前景和背景差异化的投影向量的更新来适应光照或背景等变化，根据改进的权值的矩特征确定目标的中心位置、尺度以及旋转角度，实现目标的跟踪。
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