發(fā)布時間：2018-06-12 06:30

  本文選題：目標(biāo)跟蹤 + 顏色屬性��； 參考：《電子與信息學(xué)報》2016年05期

【摘要】：利用目標(biāo)顏色信息的跟蹤算法,容易受到環(huán)境光照、尺度變化、相似背景等因素的干擾,導(dǎo)致跟蹤任務(wù)失敗。為了克服以上問題,該文提出一種基于顏色屬性空間的魯棒尺度目標(biāo)跟蹤算法。該算法首先將原始的RGB顏色空間映射到顏色屬性(Color Names,CN)空間,減少目標(biāo)顏色在跟蹤過程中受環(huán)境變化影響。然后采用一種背景加權(quán)約束的顏色屬性直方圖,來抑制相似背景的干擾。最后,為了解決目標(biāo)尺度變化帶來的影響,先用梯度上升法粗略估計尺度,再用約束項精確求解尺度,并利用反向一致性檢驗,進一步提高尺度估計的準(zhǔn)確性。該文選取了5段典型視頻進行實驗,并與相關(guān)算法進行比較。結(jié)果表明所提算法能夠消除環(huán)境光照、陰影、相似背景和尺度變化等因素所帶來的影響,在中心位置誤差和跟蹤成功率性能指標(biāo)上,優(yōu)于其它算法。
[Abstract]:The tracking algorithm based on the color information of the target is easy to be interfered by environmental illumination, scale change, similar background and so on, which leads to the failure of the tracking task. In order to overcome the above problems, this paper proposes a robust scale target tracking algorithm based on color attribute space. The algorithm firstly maps the original RGB color space to the color attribute Color NamesCNspace to reduce the influence of the environment on the target color in the tracking process. Then a color attribute histogram with background weighting constraints is used to suppress the interference of similar background. Finally, in order to solve the influence of the change of target scale, the scale is estimated roughly by gradient rising method, then the scale is solved accurately by the constraint term, and the accuracy of scale estimation is further improved by using the reverse consistency test. In this paper, five typical video segments are selected for experiments and compared with related algorithms. The results show that the proposed algorithm can eliminate the influence of environmental illumination, shadow, similar background and scale change, and is superior to other algorithms in the performance of center position error and tracking success rate.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;空軍工程大學(xué)空管領(lǐng)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61472442;61372167) 陜西省青年科技新星項目(2015KJXX-46)~~
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2008718