基于低通滤波时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法

• 作者: 吉培培 李斐 李萌 郭春梅 陈恳
• 来源期刊: 数据通信
• 关键词: 视觉跟踪 时空上下文 低通滤波 运动预测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 字数: 3198字
• 语种: 中文

摘要

由于光照变化、目标外观的变化、尺度的变化、目标旋转、遮挡等诸多因素,进行鲁棒、实时的目标跟踪仍然面临很大挑战.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法利用上下文中包含的有用信息提升目标跟踪的鲁棒性,取得了良好的跟踪效果.但是当跟踪目标比较小或者机动性较高的目标时,容易跟偏、甚至跟丢目标.针对上述缺陷,提出了一种基于低通滤波时空上下文(low pass filter spatio-temporal context,LPF_STC)的鲁棒视觉跟踪改进算法.采用低通滤波算法进行运动预测,对下一帧的目标位置进行预测,并将其作为下一帧时空上下文快速跟踪算法的迭代起点,提高目标跟踪鲁棒性.最后在公共数据集上进行的对比实验表明,所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恳	宁波大学信息科学与工程学院	51	233	9.0	12.0
2	吉培培	宁波大学信息科学与工程学院	7	23	3.0	4.0
3	李萌	宁波大学信息科学与工程学院	12	33	3.0	4.0
4	郭春梅	宁波大学信息科学与工程学院	8	25	3.0	4.0
5	李斐	宁波大学信息科学与工程学院	9	21	3.0	4.0