场景自适应的跟踪特征选择机制研究

• 作者: 付毅 吴泽民 揭斐然 曾明勇 田畅
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 TLD跟踪算法 显著性排序 实时特征选择 粒子滤波 跟踪精度
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 551-559
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

视频目标跟踪是当前计算机视觉领域中的一个关键问题.基于场景分类提出了一种视频目标特征的实时在线选择方法.离线时首先采用改进型的“空间金字塔匹配”算法完成先验视频场景的分类;然后采用不同的描述算法实现对目标和背景的特征描述,通过对数形式的方差比计算出目标和背景的特征距离;最后融合均值和熵值对特征距离进行统计分析,建立场景相关的描述子显著性排序.在此基础上,在线时利用初始帧完成测试视频的场景判定,结合当前场景下的描述子排序,实时选择最优特征,应用于粒子滤波跟踪系统,在公开视频库上进行跟踪测试,验证排序的正确性和选择机制的必要性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田畅	解放军理工大学通信工程学院	76	550	11.0	21.0
2	吴泽民	解放军理工大学通信工程学院	52	274	10.0	14.0
4	付毅	解放军理工大学通信工程学院	4	41	3.0	4.0
8	曾明勇	解放军理工大学通信工程学院	4	41	3.0	4.0
11	揭斐然		4	33	3.0	4.0