自适应模态选择的鲁棒目标跟踪方法

摘要：

在多模态跟踪过程中,为了避免低质量模态的噪声影响和提高跟踪方法的效率,提出了一种基于自适应模态选择的目标跟踪方法,能够选择较好的模态进行跟踪.具体地,对于每个模态,使用聚类方法将目标区域及其周围背景区域各聚为若干个子类,然后通过它们子类之间的特征差异衡量目标和周围背景的判别性(即模态质量),选择判别性最大的模态对目标使用相关性滤波算法进行跟踪.同时,为了维持各个模态的目标模型的有效性,提出了一种双阈值策略更新选择和未被选择模态的跟踪模型.在7组热红外和可见光视频对上进行了实验,验证了该方法的有效性,且跟踪速度达到141 f/s.

关键词：模态选择、自适应跟踪、实时处理、热红外信息

所属期刊栏目：11

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：The"12th Five-Year"Support Program of Ministry of Science and Technology of China under Grant No. 2015BAK24B01

在线出版日期：2017-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：998-1005