【摘 要】
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针对压缩感知跟踪算法无法自动识别目标和易积累噪声导致目标丢失的问题,提出一种融合图像预处理的压缩跟踪算法。算法在初始化阶段,采用背景建模和背景差分法实现自动识别目
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61171077,61401239);江苏高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015B135);江苏省基础研究计划(自然科学基金)资助项目(BK20130393);2016年南通大学大学生创新训练计划项目(2016069)
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针对压缩感知跟踪算法无法自动识别目标和易积累噪声导致目标丢失的问题,提出一种融合图像预处理的压缩跟踪算法。算法在初始化阶段,采用背景建模和背景差分法实现自动识别目标区域和多目标的判定。随后,使用压缩跟踪算法进行多目标的跟踪。在跟踪过程中,采用更新机制,减少噪声的积累,防止目标丢失。更新背景模型,使算法适应光线变化。算法在监控视频库上进行测试,并与压缩跟踪算法进行了对比,实验结果表明,提出的多目标自适应跟踪算法,在主客观性能方面较同类算法具有显著提高,其跟踪精度和鲁棒性方面得到了改善。
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