【摘 要】
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目的:单一的跟踪算法往往不能同时处理光照变化、运动模糊、目标变形等各种情况,时常出现跟偏、跟丢的情况.本文提出了一种联合的跟踪框架,能应对各种复杂视频的挑战.方法:提出的算法主要包括两个部分,查找部分采用基于多实例的思想对目标区域进行大致寻找,定位部分利用时空上下文对目标进行精确定位.结果:联合模型利用了各自的优点,并互补不足,使得目标不仅能跟踪得到,而且跟踪得准.实验表明目标跟踪的定位精确度和成
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市200433;上海电力学院计算机科学与技术学院,上海市200090
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目的:单一的跟踪算法往往不能同时处理光照变化、运动模糊、目标变形等各种情况,时常出现跟偏、跟丢的情况.本文提出了一种联合的跟踪框架,能应对各种复杂视频的挑战.方法:提出的算法主要包括两个部分,查找部分采用基于多实例的思想对目标区域进行大致寻找,定位部分利用时空上下文对目标进行精确定位.结果:联合模型利用了各自的优点,并互补不足,使得目标不仅能跟踪得到,而且跟踪得准.实验表明目标跟踪的定位精确度和成功率得到了很大的提高.即使在快速运动、变形等各种挑战下,本文的方法仍然比传统的算法优越.结论:本文提出了一种新的跟踪框架,实验结果表明,在各种有挑战性的视频中,本文的算法都能有效的跟踪到目标,具有较好的定位精确度和实时的跟踪速度.
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