基于MeanShift-粒子滤波的红外人体目标跟踪算法.docx
是你****芹呀
亲,该文档总共13页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于MeanShift-粒子滤波的红外人体目标跟踪算法.docx
基于粒子MeanShift迁移的红外人体目标跟踪算法本文受教育部科研重点项目基金资助项目编号:108174云廷进郭永彩高潮(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400030)摘要:提出一种基于粒子MeanShift迁移过程的红外人体跟踪方法。算法通过采样粒子迁移和聚类动态建立目标的状态模型和量测模型。在被跟踪区域随机布撒粒子以各粒子对应像素的亮度作为特征值进行MeanShift收敛性分析使用收敛后的粒子集表达目标的当前状态;以状态粒子的坐标位置为特征值对其进行MeanShift聚类作
基于MeanShift-粒子滤波的红外人体目标跟踪算法.docx
编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第页共NUMPAGES13页第PAGE\*MERGEFORMAT13页共NUMPAGES\*MERGEFORMAT13页基于粒子MeanShift迁移的红外人体目标跟踪算法本文受教育部科研重点项目基金资助,项目编号:108174云廷进郭永彩高潮(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030)摘要:提出一种基于粒子MeanShift迁移过程的红外人体跟踪方法。算法通过采样粒子迁移和聚类动态建
基于粒子滤波的红外弱小目标的检测前跟踪算法的开题报告.docx
基于粒子滤波的红外弱小目标的检测前跟踪算法的开题报告一、问题描述红外弱小目标检测是目前红外图像处理中的一项重要研究工作。准确快速地检测红外图像中的弱小目标一直是红外图像处理领域的一个难点问题。特别是在工程应用中,如红外目标跟踪、制导、监视等领域,要求检测速度快,准确度高,并具有良好的鲁棒性。因此,如何建立高效准确的红外弱小目标检测算法是当前红外图像技术研究的热点之一。在目标跟踪中,为了能够实时追踪目标,需要对目标进行跟踪前的预处理。在红外图像中,由于噪声影响以及图像亮度变化等因素的影响,通常需要对目标进行
基于改进粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法的任务书.docx
基于改进粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法的任务书任务书任务名称:基于改进粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法研究任务描述:本任务的主要目的是研究基于改进粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法,解决红外弱小目标检测中存在的前景与背景杂波、运动模糊、低对比度等问题,从而实现对红外弱小目标的精确识别和跟踪。任务目标:1.研究红外弱小目标检测前跟踪算法的基本原理和流程,分析其存在的问题和不足。2.针对红外弱小目标检测中存在的前景与背景杂波、运动模糊、低对比度等问题,优化算法的相关参数,提高算法的准确度和稳定性。
基于粒子滤波的目标跟踪算法研究的开题报告.docx
基于粒子滤波的目标跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义近年来,随着计算机视觉和机器学习技术的飞速发展,目标跟踪技术已经成为计算机视觉和智能系统领域中的一个热门研究方向。目标跟踪技术的应用领域非常广泛,如智能交通、智能安防、虚拟现实、人机交互等。目标跟踪技术可以通过对视频或图像序列中的目标进行追踪,实现目标分析、目标识别、行为预测、情感识别等多种任务。粒子滤波是一种统计学方法,可以通过对目标的状态进行建模,对目标进行跟踪。粒子滤波是目前目标跟踪领域中比较成熟的算法之一,在实际应用中取得了很好的效果。粒子