本文關(guān)鍵詞：基于混合特征的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法

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【摘要】：為了應(yīng)對運(yùn)動目標(biāo)跟蹤任務(wù)中目標(biāo)的尺度、光照變化和形變等情況,提出了一種基于混合特征的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法——So H-DLT,綜合考慮了運(yùn)動目標(biāo)的輪廓特征和細(xì)節(jié)特征.在粒子濾波跟蹤過程中引入方向直方圖描述目標(biāo)輪廓特征,保證與目標(biāo)最相似的粒子在尺度、光照變化和形變的情況下仍能獲得較高的置信度,并作為跟蹤結(jié)果輸出.結(jié)合深度學(xué)習(xí)獲得的高層特征和具有尺度不變性的加速魯棒特征計(jì)算粒子權(quán)重,提高了復(fù)雜運(yùn)動場景下目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確度,強(qiáng)化了So H-DLT方法對尺度變化運(yùn)動目標(biāo)跟蹤的魯棒性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,So H-DLT與其他方法相比獲得了更好的跟蹤效果.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;韓國釜山國立大學(xué)電子工程系;
【關(guān)鍵詞】： 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤 輪廓特征 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方向直方圖 加速魯棒特征 粒子濾波
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61320106006,61532006,61502042)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 運(yùn)動目標(biāo)跟蹤[1]是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題,在智能交通、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)等眾多領(lǐng)域有著重要應(yīng)用價(jià)值.然而,運(yùn)動目標(biāo)所處環(huán)境的復(fù)雜性及目標(biāo)本身的不確定性給跟蹤問題帶來了很大的挑戰(zhàn).近幾年,基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法通過自動提取目標(biāo)特征[2]獲得更有效的圖

【相似文獻(xiàn)】

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