论文部分内容阅读
压缩感知目标跟踪算法由于特征单一,导致在目标纹理变化、光照变化和背景变换较大的情况下,跟踪目标漂移甚至丢失。针对该问题,提出了一种融合多特征的实时目标跟踪算法。该算法首先融合多种特征进行特征提取,解决了特征单一问题,显示了较好的鲁棒性。然后在分类器进行更新时应用加权函数解决分类器权重问题。在OTB-13测试库选取3个测试序列对改进算法进行测试。实验结果表明,改进算法在处理目标外观变换和遮挡变化时显示出了良好的鲁棒性。