【摘 要】
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针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目 标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适 应调节;
【机 构】
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四川大学电子信息学院,东莞前沿技术研究院,新疆油田公司
【基金项目】
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成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX);国家自然科学基金(11176018);东莞市社会科技发展项目(2017507102428)
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针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目 标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适 应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出 一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具 有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不 高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.
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