【摘 要】
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提出了一种融合局部特征匹配与概率外观模型的多目标跟踪方法。引入局部特征可以减轻外观模型跟踪算法对前景提取质量的过度依赖,并提高对目标姿态变化和遮挡情况的适应性。首先利用目标局部特征构建描述目标特征信息与空间信息的码书。然后建立基于目标全局特征的颜色与概率外观模型。最后经过广义霍夫变换迭代过程预测目标的可能位置。实验结果表明,本文算法能在目标姿态变化、严重遮挡等情况下,取得可靠而高效的跟踪效果。
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提出了一种融合局部特征匹配与概率外观模型的多目标跟踪方法。引入局部特征可以减轻外观模型跟踪算法对前景提取质量的过度依赖,并提高对目标姿态变化和遮挡情况的适应性。首先利用目标局部特征构建描述目标特征信息与空间信息的码书。然后建立基于目标全局特征的颜色与概率外观模型。最后经过广义霍夫变换迭代过程预测目标的可能位置。实验结果表明,本文算法能在目标姿态变化、严重遮挡等情况下,取得可靠而高效的跟踪效果。
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