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专利号	2018106195336	专利名称	一种用于目标跟踪的带有重要性图的特征整合方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06T7/246(2017.01)
申请人	南京师范大学	申请地址	210000江苏省南京市鼓楼区宁海路122号
发明人	杨明	申请日期	2018-06-12
下证状态	未知	更新时间	2025-01-09 14:14:59
专利摘要	本发明公开了一种用于单目标跟踪的带有重要性图的特征整合方法，该方法包括如下步骤：以上一帧目标位置为中心提取当前帧的候选区域特征，包括梯度方向直方图、灰度特征；利用相关滤波模型预测目标位置；以当前帧目标位置为中心提取当前帧的训练样本；训练用于下一帧目标定位的相关滤波模型以及特征的重要性图；循环往复直至图像序列结束。利用重要性图，本方法充分的发挥了不同手工特征的互补性，能够实时训练模型、检测目标。由于梯度方向直方图关注梯度、对光照鲁棒，而灰度特征关注同质区域、对形变鲁棒；在重要性图的帮助下，提出的方法能够兼顾两者特点，提升相关滤波方法对形变、光照的鲁棒性，因此具有较高的使用价值。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件