时空上下文学习长时目标跟踪

发布时间：2017-09-23 09:12

  本文关键词：时空上下文学习长时目标跟踪

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【摘要】：针对在线学习跟踪算法中目标模型更新错误而导致跟踪漂移的问题,提出了一种简单但高效的解决方案。在目标区域均匀采样点跟踪器,基于纹理描述对前后两帧点跟踪器进行置信度评估并以此完成目标初步定位,由多维特征时空上下文模型输出目标位置置信图以完成目标精确定位,同时结合置信图决定模型更新速率并给出了一种多尺度更新机制。实验表明,该方法在背景干扰、快速运动、遮挡、光照变化及尺度变化下均能完成稳健跟踪,在320 pixel×240 pixel的视频序列中平均跟踪速度为55.1 frame/s,可以满足实时应用的需求。
【作者单位】： 空军航空大学航空航天情报系;
【关键词】： 机器视觉 目标跟踪 时空上下文 在线学习
【基金】：国家自然科学基金(61301233)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目标跟踪在行为识别、视频监控、人机交互中的广泛应用,使其成为计算机视觉领域非常热门的研究课题[1],而一个稳健的跟踪算法面临的主要挑战有:局部或全局遮挡、光照变化、姿态变化、尺度变化等,为此设计一个能够处理外观变化的目标模型则显得尤为重要。按照是否考虑背景

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本文编号：904411