基于RBF神经网络的Mean Shift目标跟踪算法
【摘要】:针对Mean Shift跟踪算法在目标发生穿越遮挡时的不足,提出了基于RBF神经网络的Mean Shift目标跟踪算法,根据已知的目标位置信息,利用RBF神经网络预测目标的可能位置作为搜索目标的起始点,在该点临域中利用Mean Shift迭代求取目标的真实质心。实验证明,该算法在目标发生穿越遮挡时能够有效的对目标进行跟踪,并且减少了Mean Shift迭代次数,提高了目标跟踪的稳定性。
【共引文献】 | ||
|
|||||||
|
|
|||
|
|
|||||||||
|
|
|||||||||||||
|
【相似文献】 | ||
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|||||
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|||||||||||||||||||||
|
相关机构 | ||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||
相关作者 | ||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||