综合前人的方法以及问题,本文提出一种基于边缘特性的Mean Shift核窗口自动调节方法,它是检测目标区域的边缘,根据形心求取核窗口大小,核窗口大小会实时地根据目标的尺度变化而变化,提高跟踪准确度,并且算法复杂度大大减小。 1 Mean Shift跟踪技术 Mean Shift算法运用在运动目标跟踪时,首先根据目标特征的概率直方图建立初始...
叶佳,张建秋 : 基于 mean - shift 算法的目标跟踪方法 2623 3 MST 算法 Mean2shift 算法是将一组数据的概率密度函数 恢复出来并求出该概率密度函数极值点的一种方 法 1 可以利用概率密度函数的极值点对数据进行分 类 1 下面用一个例子来说明 : 假设在某一时刻有 n 个观测值 , 这些观测值分 别来自三类...
针对图像全局立体匹配精度高、计算量大的问题,提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法。首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号。在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给...
Mean Shift算法是一种经典的基于匹配的跟踪方法,该算法用物体的_来表征运动物体的特征,均值漂移向量用来迭代,事先设定好合适的迭代终止的条件,通多次迭代,向目标的实际的位置移动,其本质是一个不断迭代寻优的过程,以此完成跟踪。 A.投影面积B.颜色直方图C.形状大小D.运动轨迹 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
引入 比 率一 数 图及 互信息方差 实现 特征的 自动 选取,时提出a-hft使对同 种新的量化方法,够更显 著地 区分 目标 和背詈 实验 结果表明,算法在多场景下具有较好的鲁棒性并能提高跟踪精度, 以适 应光线变 能该可 化、景 干扰 、部分遮挡或 色彩 质量较差的情况。背被 关键词 : 目标 跟踪;enSi...
本发明公开了一种基于图像抽象的自适应Mean‑Shift立木图像分割方法,包括如下步骤:步骤一,对采集的立木图像进行多角度图像抽象,采用双边滤波法进行平滑处理,采用图像金字塔方法作进一步平滑模糊;步骤二,将步骤一抽象的立木图像的位置特征采用步长探测法获得自适应空域带宽 法律状态 法律状态公告日 法律状态信息 法律状态 ...
百度试题 题目Mean Shift 本质上是一种根据梯度上升进行自适应点搜索的方法,可用于对模型表面顶点的局部高度进行聚类分析。相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
1.一种基于mean‑shift非监督学习的GNSS数据处理方法,其特征在于:所述方法包括:S1,判定当前条件是否满足聚类分析的条件,如果当前条件满足聚类分析的要求,则进入聚类分析模块,否则跳过聚类分析流程;S2,对GNSS的观测数据进行mean shift聚类分析;S3,计算s2的分析结果中包含最多样本数据聚类簇的平均值及标准差,作为下一步...
基于Mean—shift分割的高分辨率遥感影像变化检测方法
提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,...