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题名基于可变形模型的目标跟踪算法
被引量：5
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作者
马俊凯
罗海波
常铮
惠斌
周晓丹
侯德飞
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院光电信息处理实验室
中国科学院大学
空军驻湖北地区军事代表室
空军装备部装备采购局
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期292-300,共9页
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文摘
近年来目标跟踪技术的研究已经有了很大的进展,但目标的遮挡和形变仍然是目标跟踪算法面临的重大挑战。针对这些问题提出了一种基于可变形模型的目标跟踪算法。首先,利用可变形模型对跟踪目标进行表达,该模型将目标分为若干子块,目标的特征由局部子块特征和全局特征共同构成。将目标的特征和子块之间的空间关系结合起来,给出了对目标的一个统一的相似度度量函数。然后,在线训练一个结构化输出支持向量机作为分类器,该分类器的输出是可变形模型中目标的结构化描述。利用该分类器可以在视频及图像序列中准确地检测到目标,完成跟踪。通过实验比较,该算法的跟踪性能优于其他主流跟踪算法,尤其在目标发生遮挡和形变的时候仍能准确跟踪。
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关键词
可变形模型
结构化分类器
在线学习
目标跟踪
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Keywords
deformable parts model
structured output classifier
online learning
object tracking
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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