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摘要:
结合图像梯度特征和颜色特征,在相关滤波器跟踪框架基础上,提出一种改进的视觉跟踪算法.对颜色特征进行统计建模,结合由稠密目标后验概率积分得到的目标置信积分和梯度特征相关滤波输出作目标跟踪.同时,还对目标跟踪的结果作质量评估,在跟踪质量非可靠时启动目标重检测过程,采用基于稠密目标后验概率的置信积分来确定备选目标.对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新.实验表明,该算法可以有效避免因遮掩等原因而引起的跟踪不可靠和模型漂移的问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相比有明显改善.
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文献信息
篇名 具备重检测机制的融合特征视觉跟踪算法
来源期刊 图学学报 学科 工学
关键词 相关滤波 视觉跟踪 目标重检测 目标置信积分
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 图像与视频处理
研究方向 页码范围 892-900
页数 9页 分类号 TP391
字数 7191字 语种 中文
DOI 10.11996/JG.j.2095-302X.2018050892
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万长胜 东南大学信息科学与工程学院 9 6 2.0 2.0
2 李中科 南京工业职业技术学院计算机与软件学院 10 16 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
相关滤波
视觉跟踪
目标重检测
目标置信积分
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图学学报
双月刊
2095-302X
10-1034/T
16开
北京海淀学院路37号中国图学学会学报编辑部
1980
chi
出版文献量(篇)
3336
总下载数(次)
7
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