【摘 要】
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针对复杂背景下视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种优化的时空上下文跟踪方法。该方法在传统时空上下文框架内引入了模型的自适应阈值分割方法,增强了空间信息对目标与背景的判
【机 构】
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浙江中烟工业有限责任公司; 浙江大学;
【基金项目】
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国家自然科学项目(U1204613);浙江省自然科学基金重点项目(LZ18A072001)资助
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针对复杂背景下视频目标鲁棒跟踪问题,提出了一种优化的时空上下文跟踪方法。该方法在传统时空上下文框架内引入了模型的自适应阈值分割方法,增强了空间信息对目标与背景的判别作用,降低了目标置信图的表征误差;同时,采用跟踪连续加权平均的方法对模型精确性进行实时判断,联合粒子滤波进行状态预测,能够有效地克服误差累积引起的模型偏移问题。实验结果显示,方法具有较高的跟踪精度和稳定性,且满足视频实时性处理的需求。
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