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基于自适应最优聚类的目标匹配跟踪算法
被引量：
1
1
作者
崔雄文
吴钦章
+1 位作者
蒋平
周进
《半导体光电》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期95-99,共5页
提出了一种基于新的自适应最优聚类的模板匹配跟踪方法。利用模式分类准则计算最优聚类数,然后根据最优聚类数采用k-均值方法进行多次聚类。根据聚类结果计算熵矢量和距离矢量,组合得到特征矢量,利用特征矢量进行匹配跟踪。匹配采用简...
提出了一种基于新的自适应最优聚类的模板匹配跟踪方法。利用模式分类准则计算最优聚类数,然后根据最优聚类数采用k-均值方法进行多次聚类。根据聚类结果计算熵矢量和距离矢量,组合得到特征矢量,利用特征矢量进行匹配跟踪。匹配采用简单的相似性准则,实时模板更新算法为多模更新。测试结果表明,该算法针对不同的目标能自适应地选择聚类参数,在目标发生几何变化时,能实现精确稳定的跟踪。
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关键词
模板匹配
K-均值聚类
模式分类准则
信息熵
几何变化
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职称材料
题名
基于自适应最优聚类的目标匹配跟踪算法
被引量：
1
1
作者
崔雄文
吴钦章
蒋平
周进
机构
中国科学院光电技术研究所
中国科学院大学
出处
《半导体光电》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期95-99,共5页
基金
国家"863"计划项目(G107302)
文摘
提出了一种基于新的自适应最优聚类的模板匹配跟踪方法。利用模式分类准则计算最优聚类数,然后根据最优聚类数采用k-均值方法进行多次聚类。根据聚类结果计算熵矢量和距离矢量,组合得到特征矢量,利用特征矢量进行匹配跟踪。匹配采用简单的相似性准则,实时模板更新算法为多模更新。测试结果表明,该算法针对不同的目标能自适应地选择聚类参数,在目标发生几何变化时,能实现精确稳定的跟踪。
关键词
模板匹配
K-均值聚类
模式分类准则
信息熵
几何变化
Keywords
template
matching
k-means
clustering
pattern
classification
criteriainformation
entropy
geometric
change
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应最优聚类的目标匹配跟踪算法
崔雄文
吴钦章
蒋平
周进
《半导体光电》
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
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职称材料
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