安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2010B185)
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
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- 发文基金：安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于二次加权Mean-Shift的目标实时跟踪
- 2011年
- 针对经典Mean-Shift跟踪算法需要多次迭代才能达到收敛的缺点,提出一种高效的Mean-Shift跟踪算法。在使用颜色空间作为目标特征的跟踪系统中,目标本身往往可以表征为区别于背景的颜色特征,而颜色特征的分布则与偏移向量的权值相对应。通过分析跟踪算法中不同的权值对收敛速度的影响,对加权系数进行了二次加权,使改进的算法只需要一次粗定位和一次精确定位2次迭代便可准确地对目标进行定位。试验结果表明,该算法在保证了经典算法准确性的同时,大大加快了向目标收敛的速度。
- 张京爱李群李鹏飞王江涛
- 关键词：目标跟踪MEAN-SHIFT核密度估计
- 一种高效的实时视觉姿态测量被引量：7
- 2011年
- 由光学传感器和计算机视觉理论来确定目标物体的姿态参数具有重要的实用价值和理论意义。本文以提高当前物体姿态求解方法的实时性和准确性为目的,提出一种高效的基于特征点的姿态求解方法,该方法首先采用P3P算法求解目标物体的近似姿态,然后将该近似姿态作为初始值嵌入正交迭代(OI)优化算法求取目标姿态的最优值,该方法可以适用于任意特征点数大于3且不共面的情形。实际试验的结果表明,当采用的特征点达到8个时该姿态测量算法的均方根误差保持在3毫弧度(0.17°)以内,而刷新速度达到200帧/秒。
- 王江涛陈得宝杨新军董戴
- 关键词：计算机视觉优化设计
