基于信息熵的Mean-shift目标跟踪
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重庆市计算机网络与通信技术重点实验室项目(CY-CNCL-2008-02)


Object Tracking Using Mean-Shift Based on Comentropy
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    摘要:

    视频目标跟踪在交通、军事等领域具有重要的应用价值。基于信息熵理论,提出了一种视频特征相关匹配的视频目标跟踪算法。首先引入信息熵概念,以信息熵描述视频目标特性,结合Mean-shift算法,针对不同的两个颜色空间RBG与HSV,用特征相关匹配法设计跟踪算法。试验结果表明,所提跟踪算法跟踪具有较好的实时性,取得较好的跟踪效果。

    Abstract:

    Video object tracking technology has great applied value in the fields of traffic and military. In this paper, a video matching object tracking algorithm, which is comentropy-based, is proposed. First of all, the concept of comentropy is introduced. Secondly, the feature of the video object is described by comentropy, and the algorithm which combined with mean-shift is designed with feature match in two different feature spaces, RGB and HSV. Finally, the experiment simulation is presented. The experiment results show that the proposed algorithm can track the object steady and real-time. This algorithm can achieve the desired effects and it is a practical algorithm.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

周尚波,蒋镇波,谢显中.基于信息熵的Mean-shift目标跟踪.计算机系统应用,2010,19(12):49-53

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  • 收稿日期:2010-03-23
  • 最后修改日期:2010-05-04
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