【摘 要】
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为实现在背景复杂、颜色混淆、目标形变等环境下自动跟踪目标,将Camshift算法对色调分量敏感的特性推广到饱和度、亮度等分量,构造了颜色三分量凸函数组合模型,利用多目标规
【机 构】
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武夷学院数学与计算机系,武夷学院继续教育学院,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2006J0414)
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为实现在背景复杂、颜色混淆、目标形变等环境下自动跟踪目标,将Camshift算法对色调分量敏感的特性推广到饱和度、亮度等分量,构造了颜色三分量凸函数组合模型,利用多目标规划最优求解法获取自适应颜色识别最佳组合解,结合质心、倾角识别和Kalman运动信息预测跟踪技术,取得了复杂场景下多色度目标发生旋转、遮挡和速率变化时都能精确跟踪的效果,并将这种改进的Camshift组合算法应用在自适应实时跟踪系统上,提高了系统识别速度和跟踪能力。
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