【摘 要】
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提出了一种基于产生式与判别式联合模型的视觉目标跟踪算法。首先介绍了一种基于全局颜色特征直方图特征的贝叶斯分类器，检测出若干最有可能属于目标的候选区域；然后利用最佳伙
【机 构】
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南开大学机器人与信息自动化研究所,天津市智能机器人技术重点实验室,四川省阿坝州白河自然保护处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61375087);天津市自然科学基金重点项目(15JCZDJC31200);国家留学基金资助项目
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提出了一种基于产生式与判别式联合模型的视觉目标跟踪算法。首先介绍了一种基于全局颜色特征直方图特征的贝叶斯分类器，检测出若干最有可能属于目标的候选区域；然后利用最佳伙伴相似性度量（best-buddies similarity）得到候选区域与目标模板的相似度，结合概率值与相似度值估计出最优的目标状态。通过划分目标—背景区域模型、目标—干扰区域模型，对可能产生干扰的区域提前进行抑制，降低了长期跟踪可能产生的漂移问题的风险；同时引入了自适应尺度估计机制和在线模型更新策略，以获得更为精准的跟踪结果。在37组具有挑
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