基于自适应尺度的Mean—shift跟踪算法

针对传统Mean—shift跟踪算法不能解决目标跟踪中的目标特征大小变化问题,在此通过对Mean-shift算法的深入研究,提出了基于自适应尺度的Mean—shift目标跟踪算法。通过引用尺度空间理论,改变尺度空间中的选择参数,调整追踪窗口的大小来解决跟踪时自适应目标大小特征变化的问题。计算机仿真实验表明,基于自适应尺度的Mean—shift跟踪算法的跟踪所取得的效果明显优于传统方法的目标跟踪方法。     

浅析企业核心竞争力

企业竞争不避则退,如何能立于不败之地,美键看企业核心竞争力.本文从企业核心竞争力概念入手,分析了影响企业核心竞争力的主要因素,指出如何能更好的发挥企业核心竞争力,只有较好的整合企业内、外部资源的能力,才能更好的发挥企业核心竞争力.     

红外目标跟踪技术研究

众多的目标跟踪算法中,Mean—Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法。但它也存在不足,传统的Mean—Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失。鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean—Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度。实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性。