刘艳丽
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：安徽工程大学更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金安徽高校省级自然科学研究基金芜湖市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于BP_Adaboost的目标跟踪算法应用研究被引量：4
- 2012年
- BP神经网络对目标跟踪时,由于其学习效率低及易于陷入局部极小的缺陷影响了跟踪算法的准确性。为提高BP神经网络跟踪模型的准确性,将Adaboost算法和BP神经网络相结合,提出了一种BP_Adaboost神经网络跟踪模型。通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器跟踪模型,将该模型应用于视频运动目标跟踪进行有效性验证。实验结果分析表明,该方法对运动目标能够准确地进行跟踪,大大提高跟踪算法的鲁棒性。
- 刘艳丽陈跃东
- 关键词：目标跟踪BP神经网络ADABOOST算法
- 基于神经网络的运动目标检测与跟踪算法的研究
- 基于视频的运动目标分析技术融合了计算机视觉、数字图像和自动化控制等各个学科领域的知识,为武器装备、情报分析系统、卫星、飞机、轮船、导弹等提供可靠的定位、探测、侦查、导航等信息。其中,运动目标检测与跟踪是视频运动目标分析系...
- 刘艳丽
- 关键词：目标跟踪BP神经网络ADABOOST算法CAMSHIFT算法
- 文献传递
- 基于改进Camshift的运动目标跟踪算法应用研究被引量：9
- 2012年
- CamShift是利用目标颜色信息对目标跟踪的算法,当目标运动过快时,由于运动方向的不确定性,Cam-Shift不能准确跟踪目标,导致跟踪丢失.针对存在的问题,文章在Camshift算法中引入目标运动轨迹预测思想,提出了一种能有效跟踪运动目标的新方法.该方法能准确预测运动目标的位置,减少在算法中搜索目标的次数,进而提高目标跟踪的准确性和速度.实验结果表明,该方法对运动目标能够快速、有效地进行跟踪.
- 刘艳丽唐先琪陈跃东
- 关键词：目标跟踪CAMSHIFT算法
