【摘 要】
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协方差矩阵具有融合多维特征,获得全局最优解的优点,在目标描述方面展现出了优秀的性能,然而传统的协方差匹配难以跟踪被严重遮挡的目标,且全局搜索易遭受相似背景的干扰。为
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(60805045,60804036,90820016)资助课题
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协方差矩阵具有融合多维特征,获得全局最优解的优点,在目标描述方面展现出了优秀的性能,然而传统的协方差匹配难以跟踪被严重遮挡的目标,且全局搜索易遭受相似背景的干扰。为了提高协方差跟踪的性能,提出了基于遗忘因子与卡尔曼滤波的协方差跟踪算法。利用协方差矩阵可实现多种特征的巧妙融合,采用基于遗忘因子的加权搜索策略,可以削弱窗口内相似目标的干扰,利用卡尔曼滤波预测目标运动轨迹并判断目标是否被严重遮挡,使遮挡消失后目标仍能被重新捕获。实验结果表明,该算法可在摄像机运动、目标旋转、缩放和被遮挡等情况下实现刚性与非刚性目标的稳健跟踪。
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