【摘 要】
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针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法在复杂背景和变光强场景中容易丢失跟踪目标的问题,提出局部菱形邻域(LRNP)纹理特征提取算子,在3*3模板中利用像素与其邻域像素之
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川大学计算机学院
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针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法在复杂背景和变光强场景中容易丢失跟踪目标的问题,提出局部菱形邻域(LRNP)纹理特征提取算子,在3*3模板中利用像素与其邻域像素之间的局部关系获得二进制编码,根据模板中心像素水平和垂直方向4个像素的编码值得到纹理特征;提取HSV颜色空间的H分量和S分量,进行非均匀量化作为颜色特征。融合颜色纹理特征作为目标模型的描述嵌入到Mean Shift算法中。实验结果表明,该算法在复杂背景、光照变化等场景下能实现目标的准确跟踪,具有较强的抗干扰性和鲁棒性。
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