实例介绍
【实例简介】
Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷，即使运动目标做加 速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度
1802009,45(27) Computer Engineering and Applications g4 △n=| k+1-1h+1 10 80264 103344 8080 140260 ak+=y·ak++1-y·a 236256 5 290260289250 0≤ay≤1 356256 7 420246 119 8480240482236 47 gh gk+1° 532236 541234 34 5、6 10 581232583232 62 Camshift 500 220 M 0- 180 250 170 050100150200250300 50100150200250300 b 0。1 =0.8、y=0.8 shift shift gA 8k [1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section on video surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine 0 Intelligence 2000 228 745-746 [2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident prediction ehicle tracking and tra portation System 2003 11 220-22 3 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT face tracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer- sity of Calgary 2001 2007111991-1993 5] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 1996 94-95 6 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and mon itoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R] Camshift Robotics Institute Carnegie Mellon University 2000 o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 【实例截图】
【核心代码】
Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对 算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的 Camshift有效地克服了Camshift 算法自身的缺陷，即使运动目标做加 速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度
1802009,45(27) Computer Engineering and Applications g4 △n=| k+1-1h+1 10 80264 103344 8080 140260 ak+=y·ak++1-y·a 236256 5 290260289250 0≤ay≤1 356256 7 420246 119 8480240482236 47 gh gk+1° 532236 541234 34 5、6 10 581232583232 62 Camshift 500 220 M 0- 180 250 170 050100150200250300 50100150200250300 b 0。1 =0.8、y=0.8 shift shift gA 8k [1 Collins R T Lipton A J. Introduction to the special section on video surveillance[J].IEEE Trans on Pattern Anaysis and Machine 0 Intelligence 2000 228 745-746 [2 Hu Weiming Xiao Xuejuan Tan Tieniu Traffic accident prediction ehicle tracking and tra portation System 2003 11 220-22 3 Boyle M.The effects of capture conditions on the CAMSHiFT face tracker[R Alberta Canada Department of Computer Science Univer- sity of Calgary 2001 2007111991-1993 5] Murat T Digital video processing[M][SI. Prentice Ilall Inc 1996 94-95 6 Collins Lipton Kanade et al A system for video surveillance and mon itoring VSAM final report Technical Report CMU2RI2TR200212[R] Camshift Robotics Institute Carnegie Mellon University 2000 o1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net 【实例截图】
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