【摘 要】
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针对传统跟踪算法无法应对目标外观大小变化的问题,文中提出一种基于时空模型的尺度自适应跟踪算法.首先,建立时空模型,计算置信图,确定目标的中心点;然后,借用聚类思想构建
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,中国科学院合肥智能机械研究所
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针对传统跟踪算法无法应对目标外观大小变化的问题,文中提出一种基于时空模型的尺度自适应跟踪算法.首先,建立时空模型,计算置信图,确定目标的中心点;然后,借用聚类思想构建历史目标模板库,并根据估计的目标中心点提取多个尺度的矩形样本,引入方向梯度直方图特征分析模板与样本相似度;最终根据匹配获得的目标最优尺度更新时空模型,实现尺度变化的实时目标跟踪.实验证明本文提出的跟踪方法能够实时调整目标尺度,有效更新时空模型,在复杂的环境下有较好的鲁棒性和实时性.
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