一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法

• 作者: 徐建强 陆耀
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 视觉跟踪 上下文 时空上下文 加权时空上下文
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1901-1912
• 页数: 12页
• 字数: 10794字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2015.c150073

摘要

由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响, 给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难. 有效利用上下文(Context) 中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性. 时空上下文(Spatio-temporal context, STC) 算法是新近提出的一种基于时空上下文的目标跟踪算法,它利用目标周围的稠密上下文信息,取得了良好的跟踪效果. STC的不足是其同等对待整个上下文区域, 没有对上下文做进一步的区分, 减弱了上下文的作用. 本文采用动态分区处理思想, 根据上下文中不同区域与跟踪目标运动相似度大小, 赋予不同权值, 提出了基于加权时空上下文(Weighted spatio-temporal context, WSTC)的鲁棒视觉跟踪算法. 最后在公共数据集上进行的对比实验表明,本文所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆耀	北京理工大学计算机学院	5	74	4.0	5.0
5	徐建强	北京理工大学计算机学院	3	64	3.0	3.0