本文關(guān)鍵詞：基于雙目標(biāo)模型的時(shí)空上下文跟蹤算法

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【摘要】：傳統(tǒng)的時(shí)空上下文跟蹤算法在更新目標(biāo)模型時(shí)不考慮跟蹤結(jié)果的有效性,故目標(biāo)被長(zhǎng)時(shí)間遮擋后,目標(biāo)模型容易被錯(cuò)誤更新且難以修正。因此,本文提出了一種基于雙目標(biāo)模型的改進(jìn)時(shí)空上下文跟蹤算法以解決錯(cuò)誤更新問(wèn)題。該算法引入一個(gè)輔助目標(biāo)判別模型來(lái)評(píng)估時(shí)空上下文算法跟蹤結(jié)果的有效性,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行更新。輔助模型使用目標(biāo)的局部紋理信息而不是相關(guān)性信息作為特征,在目標(biāo)被長(zhǎng)時(shí)間遮擋后也能準(zhǔn)確評(píng)估更新內(nèi)容的有效性,并能在遮擋結(jié)束后修正錯(cuò)誤更新的目標(biāo)模型。在多組數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)算法在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的跟蹤成功率為82%,中心偏差為8pixels;在長(zhǎng)時(shí)間遮擋等干擾情況下的跟蹤精度比原時(shí)空上下文算法有明顯提升,實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的可靠跟蹤。
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)電子信息與自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)跟蹤 時(shí)空上下文跟蹤算法 雙目標(biāo)模型 級(jí)聯(lián)分類(lèi)器
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金民航聯(lián)合基金項(xiàng)目(No.U1333105) 天津市自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(No.12JCQNJC00600) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(No.3122015C016;No.SY-1419) 波音基金資助技術(shù)挑戰(zhàn)項(xiàng)目(No.20140159210)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究熱點(diǎn)之一,在軍事偵察、安防監(jiān)控和智能交通等很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,也取得了不少研究成果[1-2]。按目標(biāo)建模方式劃分,典型的目標(biāo)跟蹤算法可分為三類(lèi):基于目標(biāo)特征的最優(yōu)匹配跟蹤[3-4]、基于目標(biāo)和背景特征的判別模型跟蹤[5-7]以及基于目標(biāo)和

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 王建宇;陳熙霖;高文;趙德斌;;背景變化魯棒的自適應(yīng)視覺(jué)跟蹤目標(biāo)模型[J];軟件學(xué)報(bào);2006年05期

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