一种基于压缩域的实时跟踪改进算法

• 作者: 何艳 徐光柱 景静 雷帮军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩域 局部匹配 外观模型 实时跟踪 跟踪精度 二次跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 170-174,181
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.04.033

摘要

在基于压缩域的实时跟踪算法中,判别函数对目标外观考虑不足易造成跟踪精度较低.为此,提出一种改进的基于压缩域的实时跟踪算法.利用稀疏测量矩阵提取候选目标的低维多尺度特征,并根据在线更新的特征概率分布,采用朴素贝叶斯分类器判别目标与背景,实现粗跟踪.通过视频帧间候选目标内部区域所具有的相似性,在粗跟踪的基础上实施基于动态目标外观模型的二次跟踪,在线寻找目标的最佳跟踪位置.对多种跟踪视频库的测试结果表明,该算法在不过量增加计算负荷的情况下能有效提高跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐光柱	三峡大学计算机与信息学院	12	44	4.0	6.0
5	雷帮军	三峡大学智能视觉与图像信息研究所	39	152	5.0	10.0
6	何艳	三峡大学计算机与信息学院	5	33	3.0	5.0
10	景静	三峡大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0