1、“.....目标尺寸随着移动不断变化,当目标物体在摄像范围内活动,由于搜索窗口固定,目标自身尺寸变大时,目标像素的部目标跟踪算法原稿。年,辛辛那提大学的发表了篇关于算法的论文。该文扩展了均值移位算法的应用,并详细说明了其中的些应用。包括计算机视觉在内的许多领域开始研究均值位移算法。在跟踪领域的计算机视觉中,第次使用算法是由出版的两篇论文。论文采用平均移位和了篇关于算法的论文。该文扩展了均值移位算法的应用,并详细说明了其中的些应用。包括计算机视觉在内的许多领域开始研究均值位移算法。在跟踪领域的计算机视觉中,第次使用算法是由出版的两篇论文。论文采用平均移位和基于对象跟踪实时跟踪非刚性对象。这两篇论文是跟踪领域,使得目标搜索区域和目标模板之间可以进行自适应调整。在跟踪过程中,根据目标自身尺度的变化,跟踪窗口会作自适应调整。利用两组实验对该算法进行了验证,通过对目标中心区域像素的误差进行分析......”。

2、“.....参考文献李熵基于视频系统的运动目标跟踪算法研究成都电子科技大学,李超基于的运动目标检测与跟踪算法的研多技术融合的目标跟踪算法原稿型,中心点设定为,目标模型的概率密度可表示为过小或者过大的的核函数带宽对系统的状态描述都会出现不同程度的误差,过滤掉大部分目标的状态信息。本文采用的尺度估计算法利用椭圆特征对核函数的参数进行调整,达到调节目标尺度的目的,最大程度地接近目标的真实状态。由于本文是为了达到对目标行人的监测与跟踪,传统的是利用圆自适应调整,改善了算法中窗口固定的弊端。该算法的具体步骤如下在初始图像中手动选择目标区域,并获得目标的初始空间值和核函数的带宽,利用椭圆对核函数参数进行调整,将目标特征信息统计描述,并确定颜色模型,生成色彩概率分布图由初始位置出发,对待测区域的质心位置进行估计,获得待测区域的目标模型描述通过对始化设置,即对系统的参数进行设置......”。

3、“.....两种方式的最大区别在于获得待跟踪目标区域的方法不同,其中自动方式是通过目标检测的方法自动获得待跟踪的目标区域,而半自动方式则是利用手动方式在原始图片中指定感兴趣的目标区域。本次研究采取半自动方式,即手动选定跟踪目标。假定,⋯,为归化像素的目标模度可表示为过小或者过大的的核函数带宽对系统的状态描述都会出现不同程度的误差,过滤掉大部分目标的状态信息。本文采用的尺度估计算法利用椭圆特征对核函数的参数进行调整,达到调节目标尺度的目的,最大程度地接近目标的真实状态。由于本文是为了达到对目标行人的监测与跟踪,传统的是利用圆在区域内进行目标搜索,而行人的外观色特征作为目标输入信息,在传统的基础上,建立对目标描述最为接近的椭圆作为搜索区,在区域内进行收敛,利用的迭代思想不断更新模版参数,以上帧的目标参数作为下帧的初始参数,达到根据目标的变化自适应调节尺度的目的......”。

4、“.....首先进行初始化设置,即对系统的参数进行设置,型更接近于椭圆,所以采用椭圆特征方式来对目标模型进行尺寸估计。尺度估计的算法设计本文采取种椭圆的收敛方式优化了算法中的收敛方式,利用椭圆特征来调整核函数的参数,并且在上帧中收敛的粒子决定下帧中迭代的粒子数量,本文所采用的算法可以很好地适应目标尺寸的变化,在跟踪过程中搜索窗口随着目标尺寸的变化进行比较相似度并定位目标这步比较相似度并找到目标,然后更新中心点。最后,我们将新的坐标保存在矩阵中。显示跟踪结果这步显示了上述步骤的目标运动轨迹和其他结果。这是跟踪过程的结束。基于尺度估计的目标跟踪在实际生活中,目标尺寸随着移动不断变化,当目标物体在摄像范围内活动,由于搜索窗口固定,目标自身尺寸变大时,目标像素的部的运动目标检测与跟踪算法的研究阜新辽宁工程技术大学,项目海口经济学院校级课题,项目编号处理候选模型简而言之......”。

5、“.....并等待进步的比较。关键词目标跟踪算法应用前言可以跟踪对象的颜色和其他图像特征。最初的跟踪算法可以在些情况下跟踪行人。但当行人过程中搜索窗口随着目标尺寸的变化进行自适应调整,改善了算法中窗口固定的弊端。该算法的具体步骤如下在初始图像中手动选择目标区域,并获得目标的初始空间值和核函数的带宽,利用椭圆对核函数参数进行调整,将目标特征信息统计描述,并确定颜色模型,生成色彩概率分布图由初始位置出发,对待测区域的质心位置进行估计,获得待测区域像素值的计算获得各像素点的权重系数利用巴氏系数的最大值,通过向量来寻找质心位置,计算目标样本由初始位置到实际位置的移动向量计算目标的当前位置和尺寸更新目标尺度参数,返回步骤。结束语本文利用尺度估计来改进传统的窗口不变引起的跟踪漂移现象,利用椭圆特征对核函数的参数进行调整型更接近于椭圆,所以采用椭圆特征方式来对目标模型进行尺寸估计......”。

6、“.....利用椭圆特征来调整核函数的参数,并且在上帧中收敛的粒子决定下帧中迭代的粒子数量,本文所采用的算法可以很好地适应目标尺寸的变化,在跟踪过程中搜索窗口随着目标尺寸的变化进行型,中心点设定为,目标模型的概率密度可表示为过小或者过大的的核函数带宽对系统的状态描述都会出现不同程度的误差,过滤掉大部分目标的状态信息。本文采用的尺度估计算法利用椭圆特征对核函数的参数进行调整,达到调节目标尺度的目的,最大程度地接近目标的真实状态。由于本文是为了达到对目标行人的监测与跟踪,传统的是利用圆应调整。核函数参数调整本文采用目标颜色特征作为目标输入信息,在传统的基础上,建立对目标描述最为接近的椭圆作为搜索区,在区域内进行收敛,利用的迭代思想不断更新模版参数,以上帧的目标参数作为下帧的初始参数,达到根据目标的变化自适应调节尺度的目的。在使用算法对目标进行跟踪时......”。

7、“.....原有的跟踪算法无法正确跟踪行人对象。本文提出种方法来解决这个问题。我们将颜色直方图均衡化与原始算法相结合。该方法可以调整视频帧的对比度,使跟踪行人对象和背景颜色更加不同。在此基础上,当跟踪对象和背景有相似的颜色时,跟踪的成功率可以提高。处理候选模型简而言之,该过程计算候选区域的颜色直方图,并等待进步的比型,中心点设定为,目标模型的概率密度可表示为过小或者过大的的核函数带宽对系统的状态描述都会出现不同程度的误差,过滤掉大部分目标的状态信息。本文采用的尺度估计算法利用椭圆特征对核函数的参数进行调整,达到调节目标尺度的目的,最大程度地接近目标的真实状态。由于本文是为了达到对目标行人的监测与跟踪,传统的是利用圆利用椭圆特征对核函数的参数进行调整,使得目标搜索区域和目标模板之间可以进行自适应调整。在跟踪过程中,根据目标自身尺度的变化......”。

8、“.....利用两组实验对该算法进行了验证,通过对目标中心区域像素的误差进行分析,证明了该方法的有效性与稳定性。参考文献李熵基于视频系统的运动目标跟踪算法研究成都电子科技大学,李超基于目标跟踪算法原稿。比较相似度并定位目标这步比较相似度并找到目标,然后更新中心点。最后,我们将新的坐标保存在矩阵中。显示跟踪结果这步显示了上述步骤的目标运动轨迹和其他结果。这是跟踪过程的结束。基于尺度估计的目标跟踪在实际生活中,目标尺寸随着移动不断变化,当目标物体在摄像范围内活动,由于搜索窗口测区域的目标模型描述通过对待测区域像素值的计算获得各像素点的权重系数利用巴氏系数的最大值,通过向量来寻找质心位置,计算目标样本由初始位置到实际位置的移动向量计算目标的当前位置和尺寸更新目标尺度参数,返回步骤。结束语本文利用尺度估计来改进传统的窗口不变引起的跟踪漂移现象,型更接近于椭圆......”。

9、“.....尺度估计的算法设计本文采取种椭圆的收敛方式优化了算法中的收敛方式,利用椭圆特征来调整核函数的参数,并且在上帧中收敛的粒子决定下帧中迭代的粒子数量,本文所采用的算法可以很好地适应目标尺寸的变化,在跟踪过程中搜索窗口随着目标尺寸的变化进行在区域内进行目标搜索,而行人的外观模型更接近于椭圆,所以采用椭圆特征方式来对目标模型进行尺寸估计。尺度估计的算法设计本文采取种椭圆的收敛方式优化了算法中的收敛方式,利用椭圆特征来调整核函数的参数,并且在上帧中收敛的粒子决定下帧中迭代的粒子数量,本文所采用的算法可以很好地适应目标尺寸的变化,在跟踪始化设置,即对系统的参数进行设置,初始化的方式可归结为两种自动方式和半自动方式。两种方式的最大区别在于获得待跟踪目标区域的方法不同,其中自动方式是通过目标检测的方法自动获得待跟踪的目标区域,而半自动方式则是利用手动方式在原始图片中指定感兴趣的目标区域......”。