结合背景信息的自适应加权压缩跟踪算法

• 作者: 严源 张文赛 罗会兰
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩跟踪 目标跟踪 自适应加权 Bhattacharyya距离 目标检测 背景信息
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 图像理解和计算机视觉
• 页码范围: 75-85
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 6858字
• 语种: 中文

摘要

目的 为了提高目标跟踪的准确度,提出结合背景信息的自适应加权压缩跟踪算法.方法 针对目标边缘背景信息的干扰问题,提出对目标框架分块提取特征,根据区域分配权值,弱化特征提取过程中背景信息的干扰;利用正负样本特征概率分布的Bhattacharyya距离,自适应地选取区分度较大的特征进行分类器训练,提高分类器的鲁棒性;针对目标遮挡导致分类器分类不准确问题,提出设置目标遮挡检测机制,结合目标和局部背景信息对目标实现遮挡环境下的跟踪.结果 与目前较流行的5种算法在6个具有挑战性的序列中进行比较,本文提出的算法平均跟踪率达到90％,平均每帧耗时0.088 6 s.结论 本文算法在背景干扰,光线变换,目标旋转、形变、遮挡和复杂背景环境下的跟踪具有较高鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗会兰	江西理工大学信息工程学院	51	445	13.0	18.0
2	张文赛	江西理工大学信息工程学院	2	6	1.0	2.0
3	严源	江西理工大学信息工程学院	2	5	1.0	2.0