【摘 要】
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针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细
【机 构】
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贵州大学人民武装学院,贵州大学大数据与信息工程学院,贵州民族大学机械电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61464002,11564005);贵州省教育厅创新群体重大研究项目(黔科合字[2017]035)
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针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。
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