融合颜色特征和灰度特征的时空上下文跟踪

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时空上下文视频目标跟踪算法仅使用单一灰度特征,跟踪精度低,在面内外旋转情况下容易跟踪失败。针对该问题,提出一种改进的特征融合算法。考虑到颜色特征的尺度不变性和光照平衡性,引入能更好表示目标外观的11种基础色表示特征。提取目标及其局部上下文的11维颜色特征并进行自适应降维,融合降维后的颜色特征与灰度特征构建目标外观模型,在线学习并更新时空模型,计算置信图并寻找其最大值作为目标位置输出。仿真结果表明,改进算法提高了原算法在光照变化、遮挡等情况下的跟踪精度,能够处理面内外旋转的跟踪难题。
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