作者：尹明锋; 朱建良; 朱凯; 薄煜明; 赵高鹏; ...视觉跟踪多特征时空上下文学习加权矩阵
摘要：针对视觉跟踪过程中的光照变化、尺度变化、遮挡等干扰,提出了一种基于加权时空上下文学习的多特征目标跟踪算法,实现了快速鲁棒的目标跟踪。首先,提取灰度信息、LBP纹理特征和HSV颜色特征作为目标模型,增强目标模型的鲁棒性。其次,采用加权系数矩阵衡量特征的目标归属度,提升特征的分辨能力。然后,计算每个特征的加权时空下文跟踪置信图。最后,利用KL方法对每个通道置信图进行融合并进行目标定位。OTB数据库实验距离精度和重叠成功率分别为0.666和0.636,证明所提出的方法优于现有方法。
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