自适应权重多特征融合目标跟踪算法

论文摘要

针对目标追踪过程中目标发生旋转变化、目标出现遮挡而导致目标跟踪失败的问题,提出了一种基于多特征融合自适应权重配比目标跟踪算法。根据方向梯度特征、颜色特征、灰度特征对视频序列进行预处理后实现多特征提取和融合,形成多通道特征;根据不同环境下各特征通道对追踪效果的影响程度不同,设计了特征通道自适应权重配比,提出了基于多特征融合的权重配比表征方法;考虑到目标物体外观特征表现能力与运算速度,引入基于分割掩码和拉格朗日方程的联合滤波器组快速优化方法;基于VOT2016基准测试平台,对算法进行了实验测试。结果表明:本文算法所设计的跟踪器在目标物体快速旋转变化、目标物体过大尺度变化、目标物体遭遇部分遮挡及其在被完全遮挡后复现等情况下,都能对目标物体实现精准实时跟踪。

论文目录

• 1 基于多特征融合权重配比目标追踪算法
•   1.1 自适应权重配比的多特征融合
•   1.2 关联滤波器组的优化更新
•   1.3 算法流程
• 2 实验结果及分析
•   2.1 实验参数设置
•   2.2 定量性能对比
•   2.3 定性结果展示
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘继忠,李智玲,曾成,徐俊刚

关键词: 目标追踪,联合滤波器组,多通道特征融合,自适应权重

来源: 南昌大学学报(工科版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 南昌大学南昌市医工结合技术研究重点实验室,中国科学院大学云计算与智能信息处理实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目(61863027,61273282),江西省自然科学基金资助项目(20171BAB201013)

分类号: TP391.41;TN713

DOI: 10.13764/j.cnki.ncdg.2019.04.014

页码: 391-397

总页数: 7

文件大小: 2825K

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