【摘 要】
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针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和条件随机场模型（CRF）的跟踪算法。利用目标区域中的显著特征区域相互之间的空间位置关系以及时间域上相邻区域的影响
【基金项目】
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航空基金（20125152028）, 国家自然基金（61172135）资助项目
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针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和条件随机场模型（CRF）的跟踪算法。利用目标区域中的显著特征区域相互之间的空间位置关系以及时间域上相邻区域的影响,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的CRF模型;利用CRF模型对Mean Shift算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置。在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,文中算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性。
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