【摘 要】
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针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程中,模板可以利用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进行跟踪,有效地提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和
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针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程中,模板可以利用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进行跟踪,有效地提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和定量分析的实验结果表明,本文算法具有良好的跟踪精度和运行效率,可以较好地应对变化与遮挡。
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