【摘 要】
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目标表征方法是目标跟踪算法当中的关键环节。近来,目标跟踪技术在动物的跟踪以及其他农业领域当中得到广泛应用。但是,只对区域进行一次纹理特征的提取往往不够丰富。因此,
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目标表征方法是目标跟踪算法当中的关键环节。近来,目标跟踪技术在动物的跟踪以及其他农业领域当中得到广泛应用。但是,只对区域进行一次纹理特征的提取往往不够丰富。因此,对原始提取LTP纹理特征的方法进行改进,提出二级提取LTP特征融合的目标表征方法。通过对原始图像进行相同LTP特征提取,得到目标区域的多级LTP图像特征,将HSV模型中受光照影响较小的H分量作为颜色特征向量,来建立每一级特征相应的直方图。根据嵌入到Mean Shift当中的二级纹理颜色模型来进行动物跟踪。与传统的基于核的跟踪算法进行对比,此方法显著提高动物目标跟踪的鲁棒性。
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