本文關鍵詞： 可變形模型 結構化分類器 在線學習 目標跟蹤　出處：《紅外與激光工程》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近年來目標跟蹤技術的研究已經有了很大的進展,但目標的遮擋和形變仍然是目標跟蹤算法面臨的重大挑戰(zhàn)。針對這些問題提出了一種基于可變形模型的目標跟蹤算法。首先,利用可變形模型對跟蹤目標進行表達,該模型將目標分為若干子塊,目標的特征由局部子塊特征和全局特征共同構成。將目標的特征和子塊之間的空間關系結合起來,給出了對目標的一個統(tǒng)一的相似度度量函數。然后,在線訓練一個結構化輸出支持向量機作為分類器,該分類器的輸出是可變形模型中目標的結構化描述。利用該分類器可以在視頻及圖像序列中準確地檢測到目標,完成跟蹤。通過實驗比較,該算法的跟蹤性能優(yōu)于其他主流跟蹤算法,尤其在目標發(fā)生遮擋和形變的時候仍能準確跟蹤。
[Abstract]:In recent years, the research of target tracking technology has made great progress. However, the occlusion and deformation of the target is still a major challenge for the target tracking algorithm. A deformable model-based target tracking algorithm is proposed to solve these problems. First of all, a new target tracking algorithm based on deformable model is proposed. The deformable model is used to express the tracking target, which divides the target into several sub-blocks. The feature of the target is composed of local subblock feature and global feature. The spatial relationship between the target feature and the sub-block is combined, and a uniform similarity measure function is given. Online training a structured output support vector machine as a classifier. The output of the classifier is the structured description of the target in the deformable model. Using the classifier, the target can be accurately detected in the video and image sequence, and the tracking is completed. The tracking performance of this algorithm is better than that of other mainstream tracking algorithms, especially when the target is occluded and deformed.
【作者單位】： 中國科學院沈陽自動化研究所;中國科學院光電信息處理實驗室;中國科學院大學;空軍駐湖北地區(qū)軍事代表室;空軍裝備部裝備采購局;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來計算機視覺飛速發(fā)展,其中智能視頻監(jiān)控、人機交互、行為識別、機器人視覺等技術已日趨成熟。目標跟蹤算法是這些技術的重要組成部分,目標跟蹤算法的精確性、魯棒性對這些技術的發(fā)展、應用起著至關重要的作用。雖然目標跟蹤算法層出不窮,但光照變化、部分遮擋、復雜

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本文編號：1480951