视觉跟踪中模板匹配相似度指标研究

• 作者: 吴小俊 夏瑜 杨静宇 王士同
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模板匹配 模糊隶属度 相似度度量 视觉跟踪 Bhattacharyya系数
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1941-1943
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.05.097

摘要

由于模板匹配中像素点r、g、b颜色值计算存在多对一缺陷,加之背景特征的影响,视觉跟踪中模板匹配往往得不到全局最优解.为此提出模糊隶属度概念和新的相似度指标公式,修正颜色值计算缺陷,相近似颜色值聚类,从而提高视觉跟踪中目标识别能力.这种新指标有效抑制背景成分的影响,同时突出目标特征的权重,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	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
3	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
4	夏瑜	江南大学信息工程学院	10	50	4.0	6.0