【摘 要】
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针对压缩跟踪算法中表观模型的视觉表达特征单一、统计模型缺乏柔性的问题,提出一种自适应的多特征表观建模方法.该方法引入了对梯度、边缘等图像细节描述能力更强的Surf特征
【机 构】
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浙江大学信息与电子工程学系,浙江省综合信息网技术重点实验室,杭州电子科技大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61071219,61102132)
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针对压缩跟踪算法中表观模型的视觉表达特征单一、统计模型缺乏柔性的问题,提出一种自适应的多特征表观建模方法.该方法引入了对梯度、边缘等图像细节描述能力更强的Surf特征,并通过构建两级观测矩阵解决多维特征的观测问题,与亮度特征进行融合,使视觉表达更加丰富、全面;通过计算正负样本特征所服从的概率分布曲线的Hellinger距离,分析特征对目标和背景的区分能力,自适应地调整统计模型中各特征之间的权重,使统计模型能更好地利用对目标跟踪有益的信息,根据目标和背景的变化及时进行更新.实验结果表明：该自适应多特征表观模
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