本文關(guān)鍵詞：正例投票下的L1目標(biāo)跟蹤算法

  更多相關(guān)文章： 正例圖像塊 投票 稀疏表示 目標(biāo)跟蹤 粒子濾波

【摘要】：目的傳統(tǒng)的L1稀疏表示目標(biāo)跟蹤,是將所有候選目標(biāo)表示為字典模板的線性組合,只考慮了字典模板的整體信息,沒(méi)有分析目標(biāo)的局部結(jié)構(gòu)。針對(duì)該方法在背景雜亂時(shí)容易出現(xiàn)跟蹤漂移的問(wèn)題,提出一種基于正例投票的目標(biāo)跟蹤算法。方法本文將目標(biāo)表示成圖像塊粒子的組合,考慮目標(biāo)的局部結(jié)構(gòu)。在粒子濾波框架內(nèi),構(gòu)建圖像塊粒子置信函數(shù)和相似性函數(shù),提取正例圖像塊。最終通過(guò)正例權(quán)重投票估計(jì)跟蹤目標(biāo)的最佳位置。結(jié)果在14組公測(cè)視頻序列上進(jìn)行跟蹤實(shí)驗(yàn),與多種優(yōu)秀的目標(biāo)跟蹤算法相比,本文跟蹤算法在目標(biāo)受到背景雜亂、遮擋、光照變化等復(fù)雜環(huán)境干擾下最為穩(wěn)定,重疊率達(dá)到了0.7,且取得了最低的平均跟蹤誤差5.90,反映了本文算法的可靠性和有效性。結(jié)論本文正例投票下的L1目標(biāo)跟蹤算法,與經(jīng)典方法相比,能夠解決遮擋、光照變化和快速運(yùn)動(dòng)等問(wèn)題的同時(shí),穩(wěn)定可靠地實(shí)現(xiàn)背景雜亂序列的魯棒跟蹤。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 正例圖像塊 投票 稀疏表示 目標(biāo)跟蹤 粒子濾波
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61403116,61273237,61271121,61471154) 中國(guó)博士后基金項(xiàng)目(2014M560507) 合肥工業(yè)大學(xué)研究生教學(xué)改革研究基金項(xiàng)目(YJG2014Y13) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言 目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)重要研究方向,在智能監(jiān)控、人機(jī)交互、機(jī)器人視覺(jué)和車輛導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-2]。在過(guò)去的幾十年中,目標(biāo)跟蹤算法[3]取得了很大的發(fā)展和突破,但由于受到自身姿態(tài)、尺寸變化以及遮擋、光照、背景雜亂等外部環(huán)境的影響,使運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：524707