基于双目标模型的时空上下文跟踪算法

发布时间：2017-07-20 11:16

  本文关键词：基于双目标模型的时空上下文跟踪算法

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【摘要】：传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正。因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题。该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新。辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型。在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82%,中心偏差为8pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪。
【作者单位】： 中国民航大学电子信息与自动化学院;
【关键词】： 目标跟踪 时空上下文跟踪算法 双目标模型 级联分类器
【基金】：国家自然科学基金民航联合基金项目(No.U1333105) 天津市自然科学基金青年基金资助项目(No.12JCQNJC00600) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.3122015C016;No.SY-1419) 波音基金资助技术挑战项目(No.20140159210)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目标跟踪是计算机视觉的研究热点之一,在军事侦察、安防监控和智能交通等很多领域得到了广泛应用,也取得了不少研究成果[1-2]。按目标建模方式划分,典型的目标跟踪算法可分为三类:基于目标特征的最优匹配跟踪[3-4]、基于目标和背景特征的判别模型跟踪[5-7]以及基于目标和

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本文编号：567757