多模型协作的分块目标跟踪

刘明华; 汪传生; 胡强; 王传旭; 崔雪红

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多模型协作的分块目标跟踪

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cqvip:为了解决复杂场景下,基于整体表观模型的目标跟踪算法容易丢失目标的问题,提出了一种多模型协作的分块目标跟踪算法.融合基于局部敏感直方图的产生式模型和基于超像素分割的判别式模型构建目标表观模型,提取局部敏感直方图的亮度不变特征来抵制光照变化的影响;引入目标模型的自适应分块划分策略以解决局部敏感直方图算法缺少有效遮挡处理机制的问题,提高目标的抗遮挡性;通过相对熵和均值聚类度量子块的局部差异置信度和目标背景置信度,建立双权值约束机制和子块异步更新策略,在粒子滤波框架下,选择置信度高的子块定位目标.实验结果表明,该方法在复杂场景下具有良好的跟踪精度和稳定性.

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来源
《软件学报》 |2020年第2期|511-530|共20页
作者
刘明华; 汪传生; 胡强; 王传旭; 崔雪红;
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作者单位

青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061;

青岛科技大学机电学院山东青岛266061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
协作模型; 局部敏感直方图; 粒子滤波; 分块目标跟踪; 超像素;

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