【摘 要】
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针对经典压缩跟踪算法在目标被遮挡时容易导致目标丢失的问题,提出了一种基于目标遮挡情况下的压缩跟踪算法。该方法首先依据分类器的最大响应值判断目标是否被遮挡。若发生
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61171077);江苏省高校自然科学研究面上资助项目(No.16KJB510036);南通市应用研究计划基金资助项目(No.MS12016025)
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针对经典压缩跟踪算法在目标被遮挡时容易导致目标丢失的问题,提出了一种基于目标遮挡情况下的压缩跟踪算法。该方法首先依据分类器的最大响应值判断目标是否被遮挡。若发生遮挡则利用基于颜色直方图特征的粒子滤波算法进行跟踪预测,即将遮挡前提取的目标颜色直方图与粒子的颜色直方图进行相似性比较。为确保目标再现时能及时准确地捕捉其位置,再利用Harris角点特征进一步验证,并将预测的位置作为目标位置继续压缩跟踪。仿真结果表明,该算法能够准确地判断遮挡的发生,平均跟踪成功率较经典的压缩跟踪算法提高了24%,有效提高了跟踪的鲁
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