【摘要】：提出一種融合顏色特征和時空上下文信息的跟蹤算法以實時魯棒跟蹤運動目標.該算法首先使用目標及其周圍局部上下文區(qū)域的自適應降維顏色特征和灰度特征建模目標表觀,獲得上下文先驗模型;在此基礎(chǔ)上,轉(zhuǎn)換到頻率域在線學習目標及其周圍背景的空間上下文模型;最后通過計算置信圖,尋找最大響應值,預測目標在下一幀的位置.為了驗證算法性能,在CVPR2013 benchmark提供的跟蹤數(shù)據(jù)集上與主流跟蹤算法進行定量和定性分析對比實驗,實驗結(jié)果表明,本文提出的算法在目標發(fā)生形變、旋轉(zhuǎn)、快速運動、部分遮擋以及受光照變化和背景干擾等復雜情況下能夠適應目標表觀的變化,具有較好的魯棒性和實時性.
[Abstract]:A real-time robust tracking algorithm based on color features and spatio-temporal context information is proposed for real-time robust tracking of moving objects. The algorithm firstly uses the adaptive dimension reduction color feature and gray level feature of the target and its surrounding local context region to model the appearance of the target, and obtains the context priori model. On this basis, it transforms to the spatial context model of the online learning target and its surrounding background in the frequency domain. Finally, by calculating the confidence diagram, the maximum response value is found, and the position of the target in the next frame is predicted. In order to verify the performance of the algorithm, the quantitative and qualitative analysis experiments are carried out on the tracking data set provided by CVPR2013 benchmark with the mainstream tracking algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm has the advantages of deformation, rotation and fast movement of the target. Under complex conditions such as partial occlusion and illumination and background interference, it can adapt to the change of target appearance, and has good robustness and real-time performance.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學數(shù)學與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61202294)資助
【分類號】：TP391.41

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