【摘 要】
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针对现有的视觉跟踪算法在处理视觉外观发生改变的对象时所导致的匹配率下降和漂移现象,提出一种新的双层视觉模型。该模型包括局部层和全局层。局部层从概率角度根据目标的几何变形进行调整,通过增删局部补丁来更新其结构。全局层模拟目标的全局视觉特征,进而对补丁的增添施加约束,并在跟踪期间利用局部层的可靠性补丁来更新全局视觉特征。实验结果表明,相比于其他算法,方法的失效率更低,精度更高,性能更优。即使背景颜色与
【机 构】
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中南大学公共卫生学院,湖南财政经济学院信息管理系
【基金项目】
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湖南省教育厅科研项目（12C0561）
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针对现有的视觉跟踪算法在处理视觉外观发生改变的对象时所导致的匹配率下降和漂移现象,提出一种新的双层视觉模型。该模型包括局部层和全局层。局部层从概率角度根据目标的几何变形进行调整,通过增删局部补丁来更新其结构。全局层模拟目标的全局视觉特征,进而对补丁的增添施加约束,并在跟踪期间利用局部层的可靠性补丁来更新全局视觉特征。实验结果表明,相比于其他算法,方法的失效率更低,精度更高,性能更优。即使背景颜色与目标颜色类似,也不会发生跟踪失效问题。
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