本文選題：機器視覺　切入點：目標跟蹤　出處：《激光與光電子學(xué)進展》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對目標跟蹤容易受到遮擋、形變和光照變化影響的問題,在粒子濾波框架下提出一種基于多特征和局部聯(lián)合稀疏表示的目標跟蹤算法。利用HSV空間建立目標的顏色表觀模型;利用增強的中心對稱局部二值模式建立目標的紋理表觀模型,并用局部聯(lián)合稀疏編碼表示。綜合顏色和紋理特征計算候選區(qū)域與目標的相似性,并利用最大后驗概率估計目標當前狀態(tài)。每2幀判斷一次目標表觀模型是否需要更新,減少了因頻繁更新目標造成的累積誤差。利用visual tracker benchmark數(shù)據(jù)集與其他4種跟蹤算法進行了對比實驗,結(jié)果表明,本文算法的整體精確度和成功率分別為83.5%和79.6%。本文算法在存在遮擋、形變和光照變化的情況下,能夠準確穩(wěn)定地跟蹤目標。
[Abstract]:Aiming at the problem that target tracking is easy to be affected by occlusion, deformation and illumination change, a target tracking algorithm based on multi-feature and local joint sparse representation is proposed under the framework of particle filter. The color representation model of the target is established by using HSV space. An enhanced centrosymmetric local binary model is used to build the texture model of the target, and the local joint sparse coding is used to calculate the similarity between the candidate region and the target by combining the color and texture features. Using the maximum posterior probability to estimate the current state of the target, every 2 frames are used to determine whether the target model needs to be updated or not. The cumulative error caused by frequent updating of targets is reduced. The comparison between the visual tracker benchmark dataset and the other four tracking algorithms is carried out, and the results show that, The global accuracy and success rate of this algorithm are 83.5% and 79.6 respectively. The algorithm can track the target accurately and stably under the condition of occlusion deformation and illumination change.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61573060,61673294)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1623761