基于前景判别超像素分割的目标检测跟踪算法

摘要：

为改进由目标尺度变化和遮挡情况引起检测不准确的问题.提出在贝叶斯概率下,结合强分类器与超像素分割跟踪方法.利用HOG特征进行AdaBoost目标前景判别,确定搜素区域;在训练阶段,采用SLIC分割与MeanShift聚类形成超像素,计算置信值构造判别外观模型;在跟踪阶段,结合超像素特征池,生成模板直方图与置信图,候选样本采样,生成候选样本置信值,建立生成型外观模型;结合观测模型与运动模型,计算最大后验估计,确定跟踪目标.实验表明,前景判别超像素跟踪算法,能有效地解决目标尺寸变化和遮挡问题.

关键词：超像素、AdaBoost、目标跟踪、外观模型

所属期刊栏目：43

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：航空科学基金资助项目XY201434-2

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：102-106