10.13873/J.1000-9787(2015)09-0128-04
分块多特征自适应融合的多目标视觉跟踪
为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性,提出了分块多特征融合的目标跟踪算法.该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息,以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形变的影响.建立分块目标多特征融合直方图模型,引入目标和背景区分度抑制背景分量,并且结合Kalman滤波器进行预测,在发生遮挡时根据置信度最大子块位置获取遮挡目标位置,实现目标稳定可靠的跟踪.实验结果表明:该算法对每帧图像的平均处理时间为36.2 ms,达到实时性的目的,且算法鲁棒性较强.
视觉传感、多特征融合、多目标跟踪、分块匹配、Kalman滤波
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61201345
2015-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
128-131