一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法 |
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引用本文: | 龚红,杨发顺,王代强,丁召. 一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法[J]. 计算机工程, 2019, 45(12) |
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作者姓名: | 龚红 杨发顺 王代强 丁召 |
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作者单位: | 贵州大学人民武装学院,贵阳,550025;贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳,550025;贵州民族大学机械电子工程学院,贵阳,550025 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;贵州省教育厅创新群体重大研究项目 |
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摘 要: | 针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。
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关 键 词: | 背景加权 特征融合 目标跟踪 颜色特征 纹理特征 |
A Multi-Feature Fusion Target Tracking Algorithm Based on Background Weighting |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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