一种基于概率神经网络多信息融合的移动目标跟踪算法

一种基于概率神经网络多信息融合的移动目标跟踪算法

采用概率神经网络（PNN）实现了对图像序列中移动目标——人头的跟踪．由于采用单一特征信息的跟踪算法在复杂环境中往往失效，故以头部的颜色信息模板和头部轮廓的梯度信息模板作为跟踪依据，并通过改变PNN的结构实现了图像信息的融合以及自适应模板修正．实验结果表明，基于PNN的算法在处理目标的旋转和遮挡时有着良好的效果，且具有简单、跟踪鲁棒性好等特点．...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Shànghăi jiāotōng dàxué xuébào 2007, Vol.41 (4), p.564-564
1. Verfasser: 王昊 张波 田蔚风
Format: Artikel
Sprache:chi
Schlagworte:
信息模板
复杂环境
多信息融合
概率神经网络
特征信息
目标跟踪算法
移动目标
自适应模板
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Beschreibung
Zusammenfassung:采用概率神经网络（PNN）实现了对图像序列中移动目标——人头的跟踪．由于采用单一特征信息的跟踪算法在复杂环境中往往失效，故以头部的颜色信息模板和头部轮廓的梯度信息模板作为跟踪依据，并通过改变PNN的结构实现了图像信息的融合以及自适应模板修正．实验结果表明，基于PNN的算法在处理目标的旋转和遮挡时有着良好的效果，且具有简单、跟踪鲁棒性好等特点．
ISSN:1006-2467