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HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2016年第4期37卷 976-981页; 作者：杨德红闫河刘婕王朴重庆理工大学计算机学院重庆400054; 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用haar型局部二值模式(haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP...; 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用haar型局部二值模式(haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。; 来源：详细信息评论

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