一种鲁棒的时空上下文快速跟踪算法

为解决时空上下文快速跟踪算法在目标处于复杂背景及被遮挡情况下容易产生漂移的问题,提出了一种鲁棒的时空上下文快速跟踪算法,通过引入Kalman滤波器,对当前帧中的目标在下一帧中的位置进行估计和预测,并将其作为下一帧时空上下文快速跟踪算法的迭代起点。对不同视频序列的跟踪结果表明,与时空上下文快速跟踪算法和多示例学习跟踪算法相比,提出的算法在目标被遮挡及复杂背景情况下能够更准确地跟踪到目标,并且满足实时性要求。     

基于局部敏感直方图的压缩跟踪

压缩跟踪在光照发生剧烈变化和目标姿势变化较大时容易出现漂移甚至跟丢现象。针对此缺陷,提出基于局部敏感直方图的压缩跟踪。通过计算局部敏感直方图,提取光照不变特征,联合压缩跟踪中使用的特征得到更优的特征。对不同视频序列的跟踪结果表明,与压缩跟踪和多示例学习跟踪算法相比,提出的算法在目标姿势发生较大变化和光照变化剧烈的情况下能够实现稳定的跟踪,并且满足实时性要求。