已閱讀1頁，還剩88頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、稀疏表示和壓縮感知理論是近年來比較受關(guān)注的前沿理論，其中圖像稀疏表示是研究熱點(diǎn)之一，在目標(biāo)識(shí)別和跟蹤中都取得了較好的效果。本文利用稀疏表示和壓縮感知理論，研究基于特征融合的目標(biāo)跟蹤問題，基于視頻序列的跟蹤照明變化和遮擋問題，提出了一種基于特征融合和目標(biāo)跟蹤粒子濾波框架使用稀疏表示方法。主要研究工作及其創(chuàng)新點(diǎn)如下:
融合過程采取一張圖片提取SURF特征后，找到對應(yīng)特征點(diǎn)的坐標(biāo)，再和剩下的判斷好遮擋的原圖片計(jì)算梯度相結(jié)合，重復(fù)的坐
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于多特征融合的視覺目標(biāo)跟蹤研究.pdf
- 基于GPU的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
- 基于多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法的研究.pdf
- 基于多特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法.pdf
- 基于特征融合與稀疏表示的目標(biāo)跟蹤研究.pdf
- 基于GPU的視頻多目標(biāo)跟蹤研究.pdf
- 基于尺度不變特征融合的目標(biāo)跟蹤算法.pdf
- 基于多特征融合的目標(biāo)檢測與跟蹤算法研究.pdf
- 基于GPU的目標(biāo)跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU加速的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于多特征融合與粒子濾波的目標(biāo)跟蹤.pdf
- 基于多特征融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤方法研究.pdf
- 基于多特征融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤方法研究.pdf
- 基于特征融合和Mean Shift的多目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf
- 基于交替霍夫森林的目標(biāo)跟蹤及GPU實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于GPU的目標(biāo)跟蹤算法研發(fā)與優(yōu)化.pdf
- 基于自適應(yīng)模型和多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
- 基于信息融合的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)檢測和特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
- 復(fù)雜環(huán)境下基于粒子濾波的多特征融合目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論