基于图像分类与多算法协作的目标跟踪算法

• 作者: 潘志康 董明利 郑浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分类 鲁棒性 多算法协作 局部感兴趣区域 全局变化
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 185-191
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1609-0155

摘要

针对目标变化和背景环境的变化,提出了一种基于图像分类的多算法协作的目标跟踪算法,采用融入改进背景加权的尺度方向自适应均值漂移算法与快速压缩算法协作的方式.该算法根据图像变化原因不同将图像分为两类,图像全局变化和目标局部感兴趣区域的变化.对由光照、背景相似度和背景模糊引起的图像全局变化,采用快速压缩算法对目标进行跟踪;对由目标本身尺寸、旋转和遮挡引起的目标局部感兴趣区域变化,采用融入改进背景加权尺度方向自适应均值漂移算法对目标进行跟踪.该算法先对图像序列预处理分类,然后选择适合该对应图像变化特点的算法对目标进行跟踪.经实验验证,该算法较之其他流行目标跟踪算法具有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董明利	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	115	399	10.0	16.0
2	潘志康	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	21	88	7.0	8.0
3	郑浩	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	3	13	2.0	3.0