一种基于概率图谱、HOG特征与岭回归的视觉目标跟踪方法
公开
摘要
一种基于概率图谱、HOG特征与岭回归的视觉目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：（1）生成预处理概率图谱以及反馈图谱滤波器；(2)基于两部分HOG特征与岭回归的跟踪模型对目标进行定位。本发明通过提取两部分HOG视觉特征，并采用概率图谱对特征进行预处理，再结合岭回归模型对目标进行定位于跟踪，可以更加充分地利用目标的周边信息，同时可以有效地过滤掉目标的背景信息，从而提高分类器的判别性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于概率图谱、HOG特征与岭回归的视觉目标跟踪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549587A
申请号 ：
CN202210168632.3
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵志强吴斌郭景娟程霄闫桂玲曾子屹汪涛
申请人 ：
九江学院
申请人地址 ：
江西省九江市前进东路551号
代理机构 ：
南昌新天下专利商标代理有限公司
代理人 ：
谢德珍
优先权 ：
CN202210168632.3
主分类号 ：
G06T7/246
IPC分类号 ：
G06T7/246 G06T5/40
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/246
使用基于特征的方法，如角、段
法律状态
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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