基于多特征自适应融合的鲁棒跟踪方法

发布时间：2017-08-15 09:15

  本文关键词：基于多特征自适应融合的鲁棒跟踪方法

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【摘要】：针对复杂场景下用单一特征描述目标导致的目标漂移问题,基于均值漂移(Mean Shift)跟踪框架,构建了一种有效的自适应融合特征(Adaptive Fusion Feature,AFF)描述子,并提出一种自适应融合多特征的跟踪方法。该方法融合了颜色特征和尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT),并通过相邻帧间各特征的相似性来自适应动态调整特征的权值。实验结果表明,在复杂场景下多特征自适应融合方法(AFF)比单一特征跟踪方法和经典跟踪方法减少了目标漂移、目标跟踪更加精确鲁棒。
【作者单位】： 湖南财政经济学院信息管理系;
【关键词】： 颜色特征 尺度不变特征转换 自适应融合特征 权值更新
【基金】：湖南省重点学科建设项目 湖南省教育厅科学研究重点项目(13A010)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 运动目标跟踪在视频监督[1]、行为识别[2]和人机交互[3]等领域应用广泛。但是,在跟踪过程中跟踪目标经常会受到背景的干扰或者自身发生形变,使得复杂场景下的运动目标跟踪仍然是一个亟待解决的重点问题。一个好的跟踪算法[4],必须具备较好的精确性、鲁棒性和实时性。为了提高

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本文编号：677353