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基于方向矢量的多特征融合粒子滤波人体跟踪算法研究被引量：1: 2015年; 针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法。该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理。实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪。; 张蕾宫宁生李金; 关键词：粒子滤波多特征融合不确定性

基于改进的K-means的车牌字符分割: 2015年; 提出了一种基于改进的K-means的车牌字符分割方法。该方法首先利用均值跳变法对车牌区域进行精确定位,再利用改进的K-means算法对车牌字符进行聚类,最后根据K-means算法得到的聚类中心对车牌字符进行分割。实验结果表明,该方法能够准确地分割出车牌字符,且具有较强的抗干扰性。; 李金宫宁生张蕾; 关键词：车牌字符分割

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李金