【摘 要】
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针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法.在粒子滤波框架下,通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性,设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标,建立多特征融合目标模型.在状态转移过程中,给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略,并进行遮挡处理.实验结果表明,所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
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针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法.在粒子滤波框架下,通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性,设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标,建立多特征融合目标模型.在状态转移过程中,给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略,并进行遮挡处理.实验结果表明,所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
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