【摘 要】
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为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题，提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,东南大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172135);南京航空航天大学青年科技创新基金资助项目(NS2014035);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(kfjj201426)
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为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题，提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型，采用相位谱重建算法检测目标的显著图（Saliency Map），并根据特征相似度大小自适应调整权值，融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明，该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰，从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。
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