基于在线分级特征选择机制的目标跟踪算法

• 作者: 和玮 张利 赵亮 赵晓林
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 梯度方向直方图 Gauss混合模型 期望最大化 在线分级特征选择 粒子滤波
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 535-537,542
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

为了提高在复杂背景、光照突变等因素干扰下视频序列目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种新的基于在线目标特征选择机制的跟踪算法.利用目标颜色信息和梯度方向直方图构造目标特征空间,用Gauss混合模型对目标特征集建模,分级选择机制在目标特征集中依据最大化信噪比准则选择最优的特征子集,生成概率权重图像.利用概率权重图像构造观测似然函数,在粒子滤波的框架下,实现目标的跟踪.实验结果表明:该算法可以有效地克服目标旋转、背景复杂、光照突变等因素的干扰.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓林		9	2	1.0	1.0
2	张利		166	1426	18.0	35.0
3	赵亮		36	279	11.0	16.0
4	和玮		2	2	1.0	1.0