【摘 要】
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针对目标跟踪过程中的目标对象外观变化问题,提出一种鲁棒的基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法.在训练阶段,通过将训练帧图像分割得到的超像素聚类构造判别型外观模型;
【机 构】
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湘潭大学物理光电工程学院,湖南湘潭,411105
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针对目标跟踪过程中的目标对象外观变化问题,提出一种鲁棒的基于超像素和局部稀疏表示的目标跟踪方法.在训练阶段,通过将训练帧图像分割得到的超像素聚类构造判别型外观模型;在第一帧图像中,计算目标模板的稀疏性直方图,建立生成型外观模型.在跟踪阶段,计算基于超像素的置信图,采样候选样本,计算候选样本的置信值;利用局部图块计算样本的稀疏性直方图与模板直方图的相似度.根据置信值和相似度,计算候选样本的运动模型和观测模型,得到候选样本的最大后验估计,确定目标跟踪结果.对2种外观模型都保持在线独立更新.仿真实验表明,目标发生外观变化时,算法能得到较准确和鲁棒的跟踪结果.
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