加权的超像素级时空上下文目标跟踪

• 作者: 宫宁生 王淑敏 陈逸韬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 目标跟踪 时空上下文 超像素 自适应
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 270-274
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.01.061

摘要

目标跟踪是计算机视觉中的热点问题，而目标运动的复杂背景、光照变换和尺度变化等因素大大地影响着目标跟踪的准确性。总结当前比较热门的几种跟踪算法的优缺点，针对时空上下文算法的不足提出了改进方法，即加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法（weighted super pixel level spatio-temporal context，WSSTC）。该算法利用像素的特征信息对目标上下文区域进行聚类，形成超像素级区域，并通过时间上下文中超像素块特征的相似性，对空间上下文进行加权处理，建立了超像素级的目标外观模型。实验结果表明，加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法在目标跟踪中具有更好的准确性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫宁生	南京工业大学计算机科学与技术学院	54	473	12.0	20.0
2	陈逸韬	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	15	2.0	2.0
3	王淑敏	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	15	2.0	2.0