【摘 要】
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针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用
【机 构】
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重庆大学自动化学院; 圭尔夫大学工程系;
【基金项目】
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国家“863”计划项目资助(2003AA132050);博士点基金资助项目(200806110016);国家留学基金委建设高水平大学资助项目;重庆大学“211工程”三期创新人才培养计划建设资助项目(S-09108);中央高校基本科研业务费(CDJZR10170010)
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针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。
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