【摘 要】
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提出一种采用Bhattacharyya系数最大化并联合时空域信息的视频目标跟踪方法。时域通过卡尔曼滤波预测目标的运动信息,空域用Camshift算法精确匹配视频目标。由于运动目标机动性比较强,卡尔曼滤波预测的位置和真实位置存在较大的误差,容易导致下一步跟踪失败。采用基于Bhattacharyya系数的由粗到精的核匹配搜索方法,在卡尔曼滤波预测的位置基础上适当扩大搜索范围,通过Bhattachary
【基金项目】
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浙江省教育厅（理）科研计划基金资助项目（Y200804700）
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提出一种采用Bhattacharyya系数最大化并联合时空域信息的视频目标跟踪方法。时域通过卡尔曼滤波预测目标的运动信息,空域用Camshift算法精确匹配视频目标。由于运动目标机动性比较强,卡尔曼滤波预测的位置和真实位置存在较大的误差,容易导致下一步跟踪失败。采用基于Bhattacharyya系数的由粗到精的核匹配搜索方法,在卡尔曼滤波预测的位置基础上适当扩大搜索范围,通过Bhattacharyya系数最大化确定初始匹配窗口,再用Camshift算法精确匹配视频目标。实验证明该方法对机动快速运动目
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中国：了解中国幼儿智力量表（ISCYC）因素结构在7－15岁儿童中的适用性。方法：采用验证性因素分析方法。分别对ISCYC的二因素模型及Kaufman提出的三因素模型的数据拟合情况进行分析与
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技术信息拆分是装备交互式电子技术手册(IETM)实现信息表达、交换与共享的前提,是装备保障信息化建设的基础性工作。首先对S1000D进行概述,然后对数据模块进行分析并对技术信息进行拆分,最后以拆分完成的某型号液压系统数据模块为例作进一步说明。研究成果可实现装备技术信息"一次生成,多次使用"的目的。
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如何通过颜色校正获得真实的颜色重现已成为图像处理中普遍存在的技术难点。针对此类问题,提出一种基于白色模板的颜色校正方法:首先将颜色空间的精度扩展到一定的程度,然后制作一个标准状态下的白色模板;接着根据条件选取适当的校正算子,根据校正算子得出的RGB值去校正在同样条件下得到的目标图像。工程实践和仿真结果表明,校正后的图像不但在视觉上与标准图像达到一致,并且在数值误差上也小于传统的校正方法。
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