| 注册
首页|期刊导航|计算机应用研究|融合目标形状信息及图割窄带优化的目标跟踪算法

融合目标形状信息及图割窄带优化的目标跟踪算法

刘李漫 张治国 满征瑞

计算机应用研究2016,Vol.33Issue(8):2547-2551,5.
计算机应用研究2016,Vol.33Issue(8):2547-2551,5.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.068

融合目标形状信息及图割窄带优化的目标跟踪算法

Object tracking by fusing narrow-band graph cuts and shape information

刘李漫 1张治国 2满征瑞2

作者信息

  • 1. 中南民族大学 生物医学工程学院,武汉 430074
  • 2. 华中科技大学 自动化学院,武汉 430074
  • 折叠

摘要

Abstract

This paper proposed an object tracking algorithm based on narrow-band graph cuts and object shape information.It first used Kalman filter to predict the new location of the tracked object,and then estimated the object shape information based on the current object shape.Lastly it exploited the narrow band graph cuts to segment the predicted object and extracted the accurate object shape by integrating shape prior into graph cuts in order to track object accurately.The experiments on the real videos demonstrate the good performance of the proposed tracking algorithm.Owing to the narrow band graph cuts,the pro-posed tracking algorithm has good real-time and can be used in practice.

关键词

目标跟踪/分割/图割/窄带/形状信息

Key words

object tracking/segmentation/graph cuts/narrow band/shape information

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘李漫,张治国,满征瑞..融合目标形状信息及图割窄带优化的目标跟踪算法[J].计算机应用研究,2016,33(8):2547-2551,5.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61305044);高校博士点基金资助项目 ()

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文