【摘 要】
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针对视频目标跟踪过程中出现目标被遮挡情况导致跟踪器性能下降的问题,提出一种决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法。该算法选取跟踪学习检测(TLD)算法和核相关滤波(KCF)算法作为集成方式的主体跟踪算法用于跟踪所选择视频目标。首先,使用直方图算法感知目标在运动过程中场景是否被遮挡的情况。然后,运用马尔可夫决策过程(MDP)利用上下文信息做出决策。最后,根据决策结果在目标被遮挡与否时选择TLD算法或K
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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哈尔滨师范大学研究生实践创新基金(HSDSSCX2020-59)。
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针对视频目标跟踪过程中出现目标被遮挡情况导致跟踪器性能下降的问题,提出一种决策主导的多模式目标跟踪算法融合方法。该算法选取跟踪学习检测(TLD)算法和核相关滤波(KCF)算法作为集成方式的主体跟踪算法用于跟踪所选择视频目标。首先,使用直方图算法感知目标在运动过程中场景是否被遮挡的情况。然后,运用马尔可夫决策过程(MDP)利用上下文信息做出决策。最后,根据决策结果在目标被遮挡与否时选择TLD算法或KCF算法用于跟踪目标。仿真结果表明,提出的多模式目标跟踪算法集成方式较传统目标跟踪算法在实时性和鲁棒性综
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