基于水平集的TLD目标跟踪改进算法

• 作者: 张丹 赵姝颖 陈兴文
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 TLD 多尺度水平集 适应性 运动检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 984-991
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5644字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.05.025

摘要

TLD算法是一种新颖的长期目标跟踪算法,针对算法中检测器采用特征没有充分考虑跟踪过程中目标的表观、区域轮廓的变化及基于窗口扫描影响效率等问题,在TLD算法的基础上,加入演化机理,基于水平集对其进行改进.结合边缘和区域信息的多尺度水平集方法,引入目标轮廓信息,在有效克服灰度不均匀图像的同时,提高了目标跟踪的适应性及精度;根据轮廓检测结果,引入目标运动方向检测算子,对目标运动方向及其在当前帧中的位置进行估计,减少扫描窗口的同时提高目标辨识能力.通过实验对原始TLD算法及改进的算法进行了比较.实验结果表明,改进后的方法跟踪速度有提升,对目标跟踪的适应性更强,跟踪精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兴文	大连民族大学工程教育学院	111	515	12.0	16.0
2	张丹	大连民族大学工程教育学院	16	54	5.0	7.0
3	赵姝颖	东北大学信息科学与工程学院	36	403	7.0	19.0