【摘 要】
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为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移,导致跟踪失败。为了在目标被严重遮挡的情况下仍能在线选择鉴别性目标特征,选择一个可靠的子区域来推测被遮挡目标的颜色特征,再选择鉴别性特征。实验结果表明该方法在相似物体干扰、被跟踪目标被遮挡等复杂环境下
【机 构】
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湘潭大学材料与光电物理学院,湘潭大学能源工程学院
【基金项目】
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海南省自然科学基金资助项目（60897）, 海南省教育厅资助项目（Hj2009-135）,湖南省教育厅资助项目（10C1263）
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为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移,导致跟踪失败。为了在目标被严重遮挡的情况下仍能在线选择鉴别性目标特征,选择一个可靠的子区域来推测被遮挡目标的颜色特征,再选择鉴别性特征。实验结果表明该方法在相似物体干扰、被跟踪目标被遮挡等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。
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