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....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Shànghăi jiāotōng dàxué xuébào 2007, Vol.41 (5), p.792-796
1. Verfasser:	王昊张波田蔚风
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	信息融合图像跟踪概率神经网络颜色直方图
Online-Zugang:	Volltext
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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
DOI:	10.3321/j.issn:1006-2467.2007.05.028