基于多特征自适应融合的核跟踪方法

摘要：

提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架.利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述,通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中.根据各个特征子模型与当前日标及背景的相似性,提出了一种基于Fisher可分性度量的权值自适应更新机制;同时为了克服模型更新过程中的漂移,基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略,实现了在变化场景下的鲁棒跟踪.基于本文所提多特征跟踪框架,利用目标的颜色特征与LBP(Local binary pattern)纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法,实验验证了文方法的有效性.

关键词：视觉跟踪、多特征融合、选择性更新、核跟踪

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60634030

在线出版日期：2008-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：393-399