【摘 要】
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针对仅用单一颜色特征导致跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出了一种改进的多特征融合目标跟踪算法。为了获得准确的目标颜色模型,提出了一种自适应选取目标颜色直方图的方法,同
【基金项目】
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国家自然科学基金（61175029,61473309）
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针对仅用单一颜色特征导致跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出了一种改进的多特征融合目标跟踪算法。为了获得准确的目标颜色模型,提出了一种自适应选取目标颜色直方图的方法,同时利用LBP算子建立目标纹理特征模型,增强对目标的表征能力。在特征融合中引入特征不确定性度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高了传统粒子滤波算法的鲁棒性。实验结果表明,融合后的算法比传统的加性融合与乘性融合算法有更强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪,有效地描述目标。
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