融合超像素与动态图匹配的视频跟踪

• 作者: 万锦锦 周艳玲 张君昌
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标追踪 信息融合 简单线性迭代聚类 超像素 图像分割
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4009字
• 语种: 中文

摘要

针对视频跟踪过程中目标的形变、遮挡、旋转和背景干扰问题,提出一种融合超像素与动态图匹配的视频跟踪方法.首先,采用融合局部熵特征的简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)方法经聚类分析生成超像素集合,使生成的超像素边缘贴合度更好.其次,采用图像分割(graph cuts)方法生成候选目标超像素集合,并融合在线支持向量机学习算法(online SVM learning algorithm, LASVM)分类预测结果,使前景与背景分离的准确度更高.然后,充分利用目标的几何结构信息构建基于图模型的相似度矩阵,解决目标的形变和遮挡问题.理论分析与仿真结果表明: 相比现有其他视频跟踪方法,新方法对跟踪过程中的遮挡和形变情况具有较强的鲁棒性,对一定程度的背景干扰和旋转问题跟踪效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张君昌	西北工业大学电子信息学院	28	179	8.0	11.0
5	万锦锦		2	4	1.0	2.0
6	周艳玲	西北工业大学电子信息学院	1	3	1.0	1.0