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一种有效抑制模板漂移的目标跟踪算法

杭州科技中介服务平台 2015年6月8日 浏览量: [ ][打印][关闭]

目标跟踪在人机交互、自动监视、视频检索、交通检测以及车辆导航中有着广泛的应用。目标跟踪的任务是确定目标在视频流各帧中的几何状态,包括位置、尺寸以及取向等。由于不限定被跟踪目标的外观,而且目标的外观在跟踪过程中可以变化,再加上复杂背景的干扰,目标跟踪算法一直是计算机视觉领域的研究难点。

本项目是一种能够有效抑制模板漂移的目标跟踪算法。在目标跟踪过程中,经常会出现模板漂移的现象。本项目针对模板漂移的起因提出了一个定量表达式,称为“漂移噪声功率”,并将其纳入卡尔曼模板更新滤波器的框架。包含了漂移噪声功率的卡尔曼模板更新滤波器能够在空间和时间上自适应地实现及时更新目标外观与避免模板漂移之间的最优平衡。在大量不同类型的实景视频流以及合成视频流上的实验结果都证实了本项目方法的有效性。目前虽然处于实验室研究阶段,但理论上能增加所用领域的性能,所以具有较好的应用前景和价值。