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基于视觉显著性的两阶段采样突变目标跟踪算法

江晓莲  李翠华  李雄宗  
【摘要】:针对运动突变目标视觉跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的两阶段采样跟踪算法.首先,将视觉显著性信息引入到Wang-Landau蒙特卡罗(Wang-Landau Monte Carlo,WLMC)跟踪算法中,设计了结合显著性先验的接受函数,利用子区域的显著性值来引导马尔可夫链的构造,通过增大目标出现区粒子的接受概率,提高采样效率;其次,针对运动序列中平滑与突变运动共存的特点,建立两阶段采样模型.其中第一阶段对目标当前运动类型进行判定,第二阶段则根据判定结果采用相应算法.突变运动采用基于视觉显著性的WLMC算法,平滑运动采用双链马尔可夫链蒙特卡罗(Marko chain Monte Carlo,MCMC)算法,以此完成目标跟踪,提高算法的鲁棒性.该算法既避免了目标在平滑运动时全局采样导致精度下降的缺点,又能在目标发生运动突变时有效捕获目标.实验结果表明,该算法不仅能有效处理运动突变目标的跟踪问题,在典型图像序列上也具有良好的鲁棒性.

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