多模型协作的分块目标跟踪

摘要：

为了解决复杂场景下,基于整体表观模型的目标跟踪算法容易丢失目标的问题,提出了一种多模型协作的分块目标跟踪算法.融合基于局部敏感直方图的产生式模型和基于超像素分割的判别式模型构建目标表观模型,提取局部敏感直方图的亮度不变特征来抵制光照变化的影响;引入目标模型的自适应分块划分策略以解决局部敏感直方图算法缺少有效遮挡处理机制的问题,提高目标的抗遮挡性;通过相对熵和均值聚类度量子块的局部差异置信度和目标背景置信度,建立双权值约束机制和子块异步更新策略,在粒子滤波框架下,选择置信度高的子决定位目标.实验结果表明,该方法在复杂场景下具有良好的跟踪精度和稳定性.

关键词：协作模型、局部敏感直方图、粒子滤波、分块目标跟踪、超像素

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山东省重点研发项目

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：511-530