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基于多特征自适应融合的均值迁移目标跟踪算法

刘明华  汪传生  王宪伦  
【摘要】:针对复杂环境下,均值迁移算法只使用颜色特征跟踪目标鲁棒性差的问题,提出一种多特征自适应融合的MS目标跟踪算法。算法在跟踪场景的动态变化过程中,通过选择对目标和背景区分能力强的特征描述目标,建立多特征融合目标模型,并设置特征重要性权值。给出了多特征融合目标定位公式。通过动态评估不同特征在不同跟踪场景中的可靠性,对特征权值进行动态更新以及多特征自适应融合。依据不同特征的权值给出一种选择性模板更新机制,以减轻目标模型的漂移。实验结果表明,提出的算法在复杂场景下,具有更高的鲁棒性和跟踪效率。

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