引入视觉显著性的多特征融合跟踪

摘要：

针对大多数目标跟踪算法采用单一特征描述目标,在背景区域出现相似的干扰特征时跟踪精确度较低的问题,提出了一种引入视觉显著性的多特征融合的目标跟踪算法.首先,采用视觉显著性机制处理颜色直方图得到显著性特征,再使用混合特征策略融合显著性特征和BRISK(binary robust invariant scalable key-points)特征,获取目标前景和背景模型;其次,运用双向光流检测和误差度量提取动态特征,并使用自适应搜索机制提取候选目标区域的静态特征,融合动态特征和静态特征;最后,根据匹配算法估算目标跟踪框的自适应尺度及中心,确定目标在当前帧图像中所处的位置.实验结果表明,该算法能够处理强烈光照变化、目标尺度变化、快速运动及部分遮挡等情况下的目标跟踪问题,并实时稳定地获得单目标跟踪结果.

关键词：视觉显著性、BRISK特征、多特征融合、一致性匹配聚类

所属期刊栏目：11

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 51209167;the Natural Science Foundation of Shaanxi Province under Grant No. 2013JM8022;the Youth Foundation of Xi'an University of Architec-ture and Technology under Grant No. QN1423

在线出版日期：2017-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：438-449