【摘 要】
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在跟踪形变目标时, 为了克服采用颜色特征分割和学习目标模型而产生跟踪漂移的问题, 提出一种基于显著性分割与目标检测的跟踪方法. 该方法采用图流形排序方法对超像素进行显
【机 构】
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沈阳航空航天大学计算机学院,辽宁大学信息科学与技术学院,沈阳工程学院信息学院,辽宁省通用航空研究院人因工程研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61170185）,航空基金（2013ZC5401）,辽宁省博士启动基金（20121034）,辽宁省教育厅科学研究-般项目（L2014070）.
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在跟踪形变目标时, 为了克服采用颜色特征分割和学习目标模型而产生跟踪漂移的问题, 提出一种基于显著性分割与目标检测的跟踪方法. 该方法采用图流形排序方法对超像素进行显著性分割来获得显著、高质量的目标像素, 并使用这些像素的颜色和梯度量化值及其与目标中心的相对位置关系来表示目标模型, 通过目标模型检测目标中心位置实现跟踪; 以全局颜色特征作为漂移约束条件, 对由目标持续形变而产生的中心位置漂移进行修正; 在跟踪过程中, 将跟踪结果作为正样本对显著分割和全局颜色特征进行约束, 依据显著分割结果更新目标模型.
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