基于粒子滤波与局部全局一致性学习的目标跟踪算法

卫保国; 李克靖; 曹慈卓

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基于粒子滤波与局部全局一致性学习的目标跟踪算法

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针对目标形变及复杂背景条件下的目标跟踪问题,利用基于图的半监督学习方法,结合粒子滤波,提出一种自适应的目标跟踪算法.该算法利用局部全局一致性学习(LLGC)算法建立代价函数,将当前的候选状态作为未标记样本,以所有样本为顶点建立图,以代价函数的最优解作为当前的状态,从而得到当前帧的目标位置;同时利用跟踪结果对标记样本进行实时更新,以适应目标形变,部分遮挡以及环境光照的变化.实验结果表明,该方法能够很好地处理目标跟踪中常见的遮挡、相似背景干扰等复杂情形,实现对目标的鲁棒跟踪.

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来源
《计算机应用》 |2013年第10期|2914-2917|共4页
作者
卫保国; 李克靖; 曹慈卓;
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作者单位

西北工业大学电子信息学院;

西安710129;

西北工业大学电子信息学院;

西安710129;

西北工业大学电子信息学院;

西安710129;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标跟踪; 粒子滤波; 局部全局一致性学习; 半监督学习;

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