基于显著前景块模型的贝叶斯目标跟踪

• 作者: 方贤勇 王安
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 外观模型 显著前景模型 模板更新
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 25-30,36
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 5977字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2016.11.006

摘要

光照变化、背景混淆、形态变化等仍然是视频目标跟踪中具有挑战性的问题，有效、自适应的外观模型是基于外观模型的目标跟踪方法用以克服这些问题的关键。针对此问题，提出了一种基于显著前景块模型的在线贝叶斯目标跟踪方法。首先，提出一种精确显著的前景提取方法，建立基于块的显著前景块模型，可以有效抑制非前景因素的影响。同时，提出一种与显著前景块模型适应的模板更新方法，有效适应目标前景的变化。然后，结合多层背景块模型，获得有效、自适应的基于块的外观模型。最后，建立基于贝叶斯框架的目标跟踪方法。经过多组具有挑战性的视频序列测试，该跟踪方法可以有效抑制光照变化、背景混淆及形态变化等问题，具有较好的自适应性。通过对比实验，结果表明该跟踪方法较现有常见的方法有较强的鲁棒性和较好的精确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方贤勇	安徽大学计算机科学与技术学院	18	99	5.0	9.0
2	王安	安徽大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0