基于新颖相似度的视觉跟踪算法

• 作者: 吴小俊 夏瑜
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 直方图 相似性度量 HSV Bhttacharyya系数
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2008.04.017

摘要

模板匹配是视觉跟踪领域中的重要环节.以粒子滤波为跟踪框架,提出了一种新颖的模板匹配的统计特征相似性指标,引进了加权因子有效抑制目标边界噪声干扰和匹配区域背景成分的影响,同时突出了目标特征的权重.由于完全不同模板图像统计特征也会存在交集,导致相似性偏差,所以融合基于HSV颜色空间的相似度能够修正偏差,改善匹配函数峰值特性,使得搜索目标得到全局最优解,最终实现鲁棒跟踪.实验结果表明,模板匹配具有良好的峰值特性,算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	夏瑜	江南大学信息工程学院	10	50	4.0	6.0