融合目标形状信息及图割窄带优化的目标跟踪算法

• 作者: 刘李漫 张治国 满征瑞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 目标跟踪 分割 图割 窄带 形状信息
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2547-2551
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.08.068

摘要

提出基于图割窄带优化算法及融合目标形状信息的目标跟踪方法。首先采用卡尔曼滤波方法对目标新的位置进行预测，进而基于目标当前位置及分割结果估计目标的形状信息；然后在目标预测位置采用窄带的图割优化算法并集成目标的形状先验信息对目标进行分割，从而确定目标新的位置并得到目标新的轮廓结果，完成目标的精确跟踪。实验结果表明提出的方法具有良好的性能，能够精确有效地跟踪复杂背景中的运动目标。由于采用窄带图割分割优化，使得算法也具有良好的实时性，能够在实际中得到应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张治国	华中科技大学自动化学院	64	602	13.0	22.0
2	刘李漫	中南民族大学生物医学工程学院	9	25	2.0	4.0
3	满征瑞	华中科技大学自动化学院	2	14	1.0	2.0