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对非刚性目标的跟踪算法是机器视觉领域研究的热点之一。在线半监督或无监督的机器学分类器算法,因为正负样本选取不准确,从而使跟踪产生漂移现象。本文针对跟踪目标产生的漂移问题,提出了一种基于Hough模型的像素级特征描述符,同时,采用基于目标和背景分割的分割模型进行最大概率目标分割,获得了良好的跟踪性能,这种算法能准确提取目标的正确位置。在视频序列上的测试结果证明了本算法有良好的抗目标形状和外观的非刚性变化性能。