【摘要】：針對跟蹤過程中目標(biāo)移動過快產(chǎn)生跟蹤漂移問題,提出一種結(jié)合超像素運(yùn)動矢量的候選目標(biāo)位置搜尋策略;在跟蹤框架內(nèi)分塊提取特征并根據(jù)區(qū)域分配置信權(quán)值,弱化跟蹤框架內(nèi)邊緣背景對分類結(jié)果的干擾,提高分類器分類魯棒性;針對當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)嚴(yán)重遮擋時,分類器仍對正負(fù)樣本特征進(jìn)行學(xué)習(xí)而導(dǎo)致的學(xué)習(xí)不準(zhǔn)確問題,提出增加目標(biāo)遮擋檢測機(jī)制,避免錯誤分類,有效解決目標(biāo)遮擋問題。實驗結(jié)果表明:提出的算法與當(dāng)前先進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法相比,效果較好,克服目標(biāo)快速移動、目標(biāo)形變、復(fù)雜背景干擾、目標(biāo)遮擋、光線變化等一系列挑戰(zhàn)性的跟蹤難點,實現(xiàn)目標(biāo)長時間有效跟蹤的同時,跟蹤效率滿足實時性的要求。
[Abstract]:In order to solve the problem of tracking drift caused by the target moving too fast, a candidate target location search strategy based on super-pixel motion vector is proposed. In the tracking framework, the feature is extracted in blocks and the confidence weights are assigned according to the region, which weakens the interference of the edge background to the classification results, and improves the classification robustness of the classifier. Aiming at the problem of learning inaccuracy caused by the classifier still learning the positive and negative sample features when the target is seriously occluded, a new mechanism of target occlusion detection is proposed to avoid misclassification and effectively solve the problem of target occlusion. Experimental results show that the proposed algorithm is more effective than the current advanced target tracking algorithm. It overcomes a series of challenging tracking difficulties, such as fast moving target, object deformation, complex background interference, object occlusion, light change, etc. At the same time, the tracking efficiency meets the requirement of real-time.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;浙江大學(xué)計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61462035) 江西省青年科學(xué)家培養(yǎng)項目(20153BCB23010)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2334024