结合运动矢量的分权快速压缩跟踪算法

发布时间：2018-11-15 17:55

【摘要】：针对跟踪过程中目标移动过快产生跟踪漂移问题,提出一种结合超像素运动矢量的候选目标位置搜寻策略;在跟踪框架内分块提取特征并根据区域分配置信权值,弱化跟踪框架内边缘背景对分类结果的干扰,提高分类器分类鲁棒性;针对当目标出现严重遮挡时,分类器仍对正负样本特征进行学习而导致的学习不准确问题,提出增加目标遮挡检测机制,避免错误分类,有效解决目标遮挡问题。实验结果表明:提出的算法与当前先进目标跟踪算法相比,效果较好,克服目标快速移动、目标形变、复杂背景干扰、目标遮挡、光线变化等一系列挑战性的跟踪难点,实现目标长时间有效跟踪的同时,跟踪效率满足实时性的要求。
[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.
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;浙江大学计算机科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61462035) 江西省青年科学家培养项目(20153BCB23010)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2334024