【摘 要】
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针对目前目标跟踪的大部分判别算法注重跟踪效率而没有考虑尺度变化这一问题,提出了一个简单而鲁棒的基于颜色统计特征的判别跟踪方法。这种新的颜色统计特征具有一定的光照
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学青年基金（61203273）, 江苏省自然科学基金青年基金（BK20141004）, 江苏省普通高校自然科学研究资助项目（11KJB510009,14KJB510019）, 江苏省“信息与通信工程”优势学科资助, 江苏省大学生实践创新训练计划（201410300021）资助项目
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针对目前目标跟踪的大部分判别算法注重跟踪效率而没有考虑尺度变化这一问题,提出了一个简单而鲁棒的基于颜色统计特征的判别跟踪方法。这种新的颜色统计特征具有一定的光照不变性,同时保持较强的判别能力。建立了跟踪过程的仿射运动模型,利用优化参数来解决尺寸及角度变化等问题。此外,为了进一步提高跟踪速度,采用低维的颜色统计特征描述目标外观,利用颜色统计特征训练贝叶斯分类器,将置信值最大的样本作为跟踪结果,并在线更新分类器。与现有跟踪器的大量综合性的对比实验表明,该判别跟踪方法在不同挑战因素下均有明显优势。
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