基于混合特征的运动目标跟踪方法

发布时间：2017-07-02 20:32

  本文关键词：基于混合特征的运动目标跟踪方法

  更多相关文章： 运动目标跟踪 轮廓特征 神经网络 方向直方图 加速鲁棒特征 粒子滤波

【摘要】：为了应对运动目标跟踪任务中目标的尺度、光照变化和形变等情况,提出了一种基于混合特征的运动目标跟踪方法——So H-DLT,综合考虑了运动目标的轮廓特征和细节特征.在粒子滤波跟踪过程中引入方向直方图描述目标轮廓特征,保证与目标最相似的粒子在尺度、光照变化和形变的情况下仍能获得较高的置信度,并作为跟踪结果输出.结合深度学习获得的高层特征和具有尺度不变性的加速鲁棒特征计算粒子权重,提高了复杂运动场景下目标跟踪的准确度,强化了So H-DLT方法对尺度变化运动目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,So H-DLT与其他方法相比获得了更好的跟踪效果.
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院;韩国釜山国立大学电子工程系;
【关键词】： 运动目标跟踪 轮廓特征 神经网络 方向直方图 加速鲁棒特征 粒子滤波
【基金】：国家自然科学基金项目(61320106006,61532006,61502042)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 运动目标跟踪[1]是计算机视觉领域的一个重要研究课题,在智能交通、视频监控、虚拟现实等众多领域有着重要应用价值.然而,运动目标所处环境的复杂性及目标本身的不确定性给跟踪问题带来了很大的挑战.近几年,基于深度学习的目标跟踪方法通过自动提取目标特征[2]获得更有效的图

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本文编号：511175