【摘 要】
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由于传统Mean-Shift算法中单一颜色特征描述目标不完整,而现有算法中多特征融合维度大,不能较好地解决非刚体目标跟踪过程中目标形状快速变化的问题.因此,提出了改进型局部三
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳,550025
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由于传统Mean-Shift算法中单一颜色特征描述目标不完整,而现有算法中多特征融合维度大,不能较好地解决非刚体目标跟踪过程中目标形状快速变化的问题.因此,提出了改进型局部三值模式(Local Ternary Patterns,LTP)纹理颜色联合直方图的跟踪算法.该算法首先提取原始LTP纹理特征的关键纹理模式,再采用或运算的方法进行二次合并以降低特征融合的维度,在合并纹理模式形成的掩摸下,将纹理与颜色特征联合并有效地引入到Mean-Shift算法框架,实现目标的准确跟踪.实验结果表明,所提算法能够实现背景干扰、快速运动等复杂场景下的非刚体运动跟踪.与其他算法相比,跟踪误差更小,鲁棒性更强.
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