【摘 要】
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为提高目标跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力和跟踪精度,论文提出一种结合灰度共生（GLCM）与三阶张量建模的目标优化跟踪算法。该算法首先提取目标区域的灰度信息,通
【基金项目】
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国家自然科学基金（61501470）
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为提高目标跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力和跟踪精度,论文提出一种结合灰度共生（GLCM）与三阶张量建模的目标优化跟踪算法。该算法首先提取目标区域的灰度信息,通过GLCM的高区分度特征对目标进行二元超分描述,并结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息,建立起目标的三阶张量表观模型。然后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开,通过在线模型特征值描述与双线性空间的增量特征更新,明显降低模型更新时的运算量。跟踪环节,建立二级联合跟踪机制,结合当前时刻信息通过在线权重估计构建动态观测模型,以真实目标视
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