【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉中的热点问题,而目标运动的复杂背景、光照变换和尺度变化等因素大大地影响着目标跟踪的准确性。总结当前比较热门的几种跟踪算法的优缺点,针对时空上下文算法的不足提出了改进方法,即加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法(weighted super pixel level spatio-temporal context,WSSTC)。该算法利用像素的特征信息对目标上下文区域进行聚类,形成
【基金项目】
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国家“973”计划资助项目（2005CB321901）,软件开发环境国家重点实验室开放课题（BUAA-SKLSDE-09KF-03）
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目标跟踪是计算机视觉中的热点问题,而目标运动的复杂背景、光照变换和尺度变化等因素大大地影响着目标跟踪的准确性。总结当前比较热门的几种跟踪算法的优缺点,针对时空上下文算法的不足提出了改进方法,即加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法(weighted super pixel level spatio-temporal context,WSSTC)。该算法利用像素的特征信息对目标上下文区域进行聚类,形成超像素级区域,并通过时间上下文中超像素块特征的相似性,对空间上下文进行加权处理,建立了超像素级的目标外观
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