【摘 要】
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传统跟踪算法在视频分辨率低、帧图像模糊或噪声较多时跟踪效果较差。针对此情况,提出一种混合特征匹配结合Viterbi数据关联的目标跟踪算法。首先,采用直方图反向投影技术对
【机 构】
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无锡太湖学院,东南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61375028）, 江苏省高校自然科学研究项目（14KJD460004）
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传统跟踪算法在视频分辨率低、帧图像模糊或噪声较多时跟踪效果较差。针对此情况,提出一种混合特征匹配结合Viterbi数据关联的目标跟踪算法。首先,采用直方图反向投影技术对双局部阈值图像中的目标边缘进行有效分割,克服了低对比度问题;然后,将邻域特征、区域特征、运动方向特征和直方图特征作为目标表征特征,建立混合特征代价函数;最后,采用Viterbi数据关联计算代价总和,求得最相似目标。实验结果表明,在帧图像模糊或噪声较多的情况下,目标跟踪稳定且有效,单目标跟踪准确率为0.89,多目标跟踪精度达0.975,召回率
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