基于双目标模型的时空上下文跟踪算法

摘要：

传统的时空上下文跟踪算法在更新目标模型时不考虑跟踪结果的有效性,故目标被长时间遮挡后,目标模型容易被错误更新且难以修正.因此,本文提出了一种基于双目标模型的改进时空上下文跟踪算法以解决错误更新问题.该算法引入一个辅助目标判别模型来评估时空上下文算法跟踪结果的有效性,并根据评估结果对目标模型进行更新.辅助模型使用目标的局部纹理信息而不是相关性信息作为特征,在目标被长时间遮挡后也能准确评估更新内容的有效性,并能在遮挡结束后修正错误更新的目标模型.在多组数据集上的实验表明,改进算法在测试数据集上的跟踪成功率为82％,中心偏差为8 pixels;在长时间遮挡等干扰情况下的跟踪精度比原时空上下文算法有明显提升,实现了目标的可靠跟踪.

关键词：目标跟踪、时空上下文跟踪算法、双目标模型、级联分类器

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金民航联合基金项目U1333105;天津市自然科学基金青年基金资助项目12JCQNJC00600;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目3122015C016,SY-1419;波音基金资助技术挑战项目20140159210

在线出版日期：2016-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1215-1223