基于视觉感知的运动目标跟踪算法

针对运动目标跟踪问题, 为解决跟踪过程中因遮挡、目标尺度变化等易造成跟踪失败的现象, 提出一种基于视觉感知的跟踪算法。该算法以神经元响应为视觉特征, 首先从自然图像中学习初级视皮层细胞感受野; 然后计算背景图像和视频序列图像的神经元响应并得出差值, 与动态阈值比较, 识别出运动目标, 通过迭代实现目标跟踪。多类别实验结果表明, 该算法实现了运动目标稳定跟踪, 目标跟踪准确率达93. 5%且鲁棒性增强, 与典型算法Camshift和SIFT相比, 提高了跟踪算法的准确性和鲁棒性。