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在视频无序运动目标实时跟踪中,无序性的出现会使所跟踪目标的尺寸和色彩等外观线索失去强度可靠性,跟踪目标的弱化会导致对目标地错误跟踪.为了克服这一问题,本文提出了一种基于改进无序运动数学形态特征的弱目标跟踪算法.该算法根据数学形态模型,分割出图像中的可跟踪特征,进行弱化特征增强,利用卡尔曼滤波预测各目标是否遇到是真实跟踪模型,在目标较为弱化的情况下,可以计算最佳定位信息更新目标信息.计算机仿真结果表明,所提出算法能够在保证实时性的前提下,在目标较为弱化的情况下,均能实现准确跟踪,并且跟踪结果令人满意. 相似文献
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在人体运动跟踪建模中,需要对样本集的多样性特征进行贫化处理,以提高全关节驱动模式运动状态跟踪的准确性。传统方法采用量子进化和粒子滤波算法进行人体运动跟踪贫化算法实现,算法在全关节多样化样本特征运动模式下,跟踪效果不好。提出一种采用动态分层二值进化处理的改进的量子进化粒子滤波全关节驱动模式跟踪方法,解决多样本特征的贫化问题。进行人体全关节驱动模式动力学分析及人体运动跟踪模型构建,通过动态分层处理技术,获得二值前景图像,求得人体关节的全方位信息特征,通过动态分层二值进化方法,准确地找到各关节位置,构建亮度模型函数,实现贫化处理。实验表明,改进算法能实现对体操运动员运动幅度大的肘、腕、踝部位均得到了准确的跟踪结果,贫化效果较好,运动状态估计精度较高。 相似文献
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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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采用了交互式多模型(IMM)算法进行目标定位跟踪。交互式多模型(IMM)作为一种数据互联算法具有自适应的特点,可以有效地对各个模型的概率进行精细地调整,尤其适用于对机动目标的定位跟踪。实验结果表明,本文提出的算法能够有效地对目标进行定位跟踪。 相似文献
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针对传统的CAMShift算法跟踪目标丢失的问题,提出一种基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。为验证改进后算法,可用安装摄像头的农田作业设备采集图像,并对图像中的特定目标进行跟踪。该算法用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置,统计候选目标的直方图并进行反向投影,将得到的色彩概率分布图跟踪特定目标的特征。实验表明,改进后的算法在目标快速运动的情况下仍然取得较好的跟踪效果,具有较好的稳定性。 相似文献
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在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。 相似文献