基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

• 作者: 周大可 周延培 张亚红 杨欣 沈雷
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 视觉显著图 视觉显著性特征 特征融合
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 195-200
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3219字
• 语种: 中文

摘要

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题,提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法.提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型,采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map),并根据特征相似度大小自适应调整权值,融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪.实验结果表明,该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰,从而实现复杂背景下目标的准确跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨欣	南京航空航天大学自动化学院	28	142	7.0	10.0
3	周大可	南京航空航天大学自动化学院	53	273	10.0	13.0
6	周延培	南京航空航天大学自动化学院	2	10	1.0	2.0
7	张亚红	南京航空航天大学自动化学院	1	10	1.0	1.0
8	沈雷	南京航空航天大学自动化学院	2	11	1.0	2.0