基于分布场的特征融合重检测鲁棒性跟踪算法研究

• 作者: 张百戬 王嘉丰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 视觉跟踪 分布场 特征融合 失败检测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 732-738
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.04.021

摘要

论文针对分布场目标跟踪算法中使用分布场的目标模型估计鲁棒性较弱的问题,提出了一种将分布场与其他特征有效融合的方法.在对每个像素点进行分布场估计时,原始算法仅通过该点的灰度直方图来估计其在灰度空间上的分布,并没有考虑该点的位置与结构信息.为了实现在分布场中对目标的结构信息的有效表示,本文通过对目标中包含结构信息的特殊点进行特殊编码实现特征融合.此外,引入失败检测机制提高算法的精确度.实验证明,在光照变化的情况下,融合了结构信息的分布常比原始分布场在目标跟踪的效果有很大提升,且优于当前流行的目标跟踪方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张百戬	西安电子科技大学计算机学院	2	2	1.0	1.0
2	王嘉丰	西安电子科技大学计算机学院	1	1	1.0	1.0