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摘要:
针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题,提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法.首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类,分别提出静态外观模型和自适应外观模型,静态外观模型用于全局匹配,自适应外观模型用于局部跟踪,静态模型纠正自适应模型的跟踪漂移问题;使用单链接层次聚类算法去除两种模型融合后引入的噪声;针对运动目标消失再出现时难以捕获的问题,使用静态模型进行全局搜索,捕获目标.对于实验中的视频序列,视频序列中目标的中心位置准确率为0.9,计算机每秒能够处理26帧图像.实验结果表明,该跟踪算法框架可以实现长期稳定的跟踪,具有良好的鲁棒性和实时性.
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文献信息
篇名 基于静态-自适应外观模型纠正的目标跟踪算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 目标跟踪 静态-自适应外观模型 层次聚类 跟踪算法框架
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 虚拟现实与多媒体计算
研究方向 页码范围 1170-1175
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 6797字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092312
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 卫保国 西北工业大学电子信息学院 19 150 5.0 11.0
2 王高峰 8 7 2.0 2.0
3 葛苹 西北工业大学电子信息学院 1 3 1.0 1.0
4 武宏 西北工业大学电子信息学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
静态-自适应外观模型
层次聚类
跟踪算法框架
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
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