本文關(guān)鍵詞：基于多區(qū)域的隨機(jī)蕨在線目標(biāo)跟蹤算法

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【摘要】：原始的隨機(jī)森林跟蹤算法,是以像素點(diǎn)的灰度值作為檢測(cè)特征,在目標(biāo)發(fā)生遮擋和旋轉(zhuǎn)時(shí),容易產(chǎn)生跟蹤漂移,為此本文提出了一種基于多區(qū)域融合的隨機(jī)蕨在線目標(biāo)跟蹤算法。首先將目標(biāo)候選區(qū)域劃分為多個(gè)子區(qū)域,然后采用基于積分圖的隨機(jī)蕨分類器對(duì)每個(gè)子區(qū)域的候選圖像塊進(jìn)行分類,在跟蹤過(guò)程中自適應(yīng)地融合子區(qū)域分類結(jié)果以剔除被遮擋子區(qū)域?qū)δ繕?biāo)跟蹤結(jié)果的影響,同時(shí)更新隨機(jī)蕨特征和子區(qū)域圖像塊的選擇。結(jié)合對(duì)TLD算法部分模塊的改進(jìn),通過(guò)對(duì)不同視頻序列進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文算法在跟蹤大小320 pixel×240 pixel的視頻序列時(shí),跟蹤速度達(dá)到20~30 frame/s左右,目標(biāo)中心位置誤差在30 pixels時(shí),算法準(zhǔn)確率可達(dá)到80%以上。
【作者單位】： 空軍航空大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 目標(biāo)跟蹤 隨機(jī)蕨算法 多區(qū)域融合 目標(biāo)在線模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金:霧視錯(cuò)覺(jué)理論及應(yīng)用研究(61301233)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言視頻目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。近20年來(lái),關(guān)于視頻目標(biāo)跟蹤算法的研究得到了飛速的發(fā)展。視頻目標(biāo)跟蹤算法從早期的離線跟蹤[1-3]發(fā)展到在線跟蹤[4-10]。從對(duì)單目標(biāo)的跟蹤[1-6]發(fā)展到對(duì)多目標(biāo)的跟蹤[11-14]。研究者們一直在努力尋找一種實(shí)時(shí)性高魯

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：707936