基于多特征信息融合的目标轨迹聚类方法
张培尼
穆志纯
1.北京科技大学自动化学院,北京,1000832.北京科技大学自动化学院,北京,100083
摘要：提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息；其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合；最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.
关键词：视频监控多特征融合Mean-Shift算法运动检测
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61170116)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 193-198 )
英文信息