【摘 要】
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为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性,提出了分块多特征融合的目标跟踪算法。该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息,以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201345)
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为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性,提出了分块多特征融合的目标跟踪算法。该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息,以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形变的影响。建立分块目标多特征融合直方图模型,引入目标和背景区分度抑制背景分量,并且结合Kalman滤波器进行预测,在发生遮挡时根据置信度最大子块位置获取遮挡目标位置,实现目标稳定可靠的跟踪。实验结果表明:该算法对每帧图像的平均处理时间为36.2 ms,达到实时性的目的,且算法鲁棒性较强。
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