基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
视频跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一,Tracking-Learning-Detection(TLD)是近年来提出的一种有效的视频跟踪框架.针对短时遮挡以及复杂可变背景环境下的目标跟踪问题,提出了一种基于空时线索的TLD视频跟踪算法.在该算法中,采用由局部图像块的多通道特征训练生成的霍夫森林进行检测,通过多个局部图像块引入目标相关的空间位置信息,提高了算法的区分能力;然后,根据图像块对光流跟踪初始位置进行随机化布置并利用空间位置信息对光流跟踪结果进行加权,改善光流跟踪的性能;最后,对光流跟踪输出置信度与霍夫森林检测输出置信度进行自适应空时融合,综合提高目标的跟踪精度.实验结果表明,与原始TLD算法相比,本文算法能够更有效地处理遮挡问题,实现复杂背景环境下的鲁棒目标跟踪.
推荐文章
基于Mean-Shift优化的TLD视频长时间跟踪算法
长时间跟踪
TLD
在线学习
Mean-Shift
基于改进的TLD目标跟踪算法
TLD算法
ViBe算法
SIFT特征匹配算法
跟踪漂移
基于模糊空时线索的多目标在线跟踪算法
视频监控
在线跟踪
模糊C均值
空时线索
模糊隶属度
空时互反馈人脸检测与跟踪系统的算法与实现
DM642
人脸检测与跟踪
空时互反馈
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于空时线索的TLD视频跟踪算法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 多通道特征 空时线索 霍夫森林 视频跟踪
年,卷(期) 2015,(10) 所属期刊栏目 算法研究
研究方向 页码范围 1287-1293
页数 7页 分类号 TP391
字数 5299字 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (10)
同被引文献  (28)
二级引证文献  (13)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2017(6)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(2)
2018(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
多通道特征
空时线索
霍夫森林
视频跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
论文1v1指导