卞志国
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：东南大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 特征融合与视觉目标跟踪被引量：2
- 2010年
- 针对跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的变化,提出一种基于增量判别分析的特征融合算法。该算法首先计算各特征图像的似然图,然后通过增量判别分析计算各特征分类性能,得到相应权重,并在此基础上求取融合似然图,通过粒子滤波算法确定待跟踪目标状态。通过对可见光及红外成像视频序列的仿真表明,该算法对环境光照变化、视角变化以及局部遮挡等均具有一定的鲁棒性。
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- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 动态场景下运动目标检测与跟踪
- 基于序列图像的运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉技术的主要研究方向之一，是智能视频监控、人机交互、移动机器人及车辆视觉导航、工业机器人系统等应用的基础和关键技术，在现代工业、国防以及民用等领域均有广泛的应用前景。论文主要...
- 卞志国
- 关键词：计算机视觉运动目标检测运动目标跟踪特征选择算法
- 基于特征组合的视觉目标跟踪被引量：2
- 2008年
- 针对大多目标跟踪算法仅关注目标特征的问题,提出同时采用目标特征及背景特征对目标进行跟踪.针对场景中灰度和梯度特征在跟踪过程中其分类性能动态变化,首先计算各特征似然度,然后根据各特征分类性能计算特征权重,求取加权似然图.根据该似然图,结合粒子滤波算法,进而确定待跟踪目标位置与尺寸.仿真结果表明,该方法对环境光照变化、目标尺寸变化、局部遮挡等均具有一定的鲁棒性.
- 卞志国金立左费树岷李久贤
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 视频目标跟踪中的提升分类算法被引量：4
- 2010年
- 针对目标跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的动态变化,提出一种基于协同训练框架的在线提升分类特征选择算法。该算法采用两组特征描述目标与背景区域各像素,并分别训练一在线提升分类器对特征组进行选择,然后综合分类结果,得到最优似然图像,基于该似然图像,采用粒子滤波对目标进行跟踪并通过图像处理方法获得最佳前景分割图。该方法的主要优点是仅需对首帧图像进行训练,并在跟踪过程中通过协同训练在线更新提升分类器。同时,实验表明该算法运算速度快,并能适应环境光照变化、遮挡等恶劣条件。
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- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究
- 2010年
- 图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。
- 卞志国金立左费树岷
- 关键词：图像稳定
- 基于增量判别分析的特征融合与视觉目标跟踪
- 当环境光照、视角以及目标形状发生变化时,大多目标跟踪算法存在各种问题。针对目标跟踪过程中各类特征图像分离背景和目标能力的动态变化,本文提出一种基于增量判别分析的特征融合算法。该算法首先计算各特征图像的似然图,然后通过增量...
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- 关键词：目标跟踪粒子滤波
- 文献传递
