自适应紧致特征的超像素目标跟踪
目的 针对现有的超像素目标跟踪算法(RST)对同一类中分别属于目标和相似干扰物体的超像素块赋予相同特征置信度,导致难以区分目标和相似干扰物的问题,为此提出自适应紧致特征的超像素目标跟踪算法(ACFST).方法 该方法在每帧的目标搜索区域内构建适合目标大小的自适应紧致搜索区域,并将该区域内外的特征置信度分别保持不变和降低.处于背景中的相似干扰物体会被该方法划分到紧致搜索区域外,其特征置信度被降低.当依据贝叶斯推理框架求出对应最大后验概率的目标时,紧致搜索区域外的特征置信度低,干扰物体归属目标的程度也低,不会被误判为目标.结果 在具有与目标相似干扰物体的两个视频集进行测试,本文ACFST跟踪算法与RST跟踪算法相比,平均中心误差分别缩减到5.4像素和7.5像素,成功率均提高了11％,精确率分别提高了10.6％和21.6％,使得跟踪结果更精确.结论 本文提出构建自适应紧致搜索区域,并通过设置自适应的参数控制紧致搜索区域变化,减少因干扰物体与目标之间相似而带来的误判.在具有相似物体干扰物的视频集上验证了本文算法的有效性,实验结果表明,本文算法在相似干扰物体靠近或与目标部分重叠时,能够保证算法精确地跟踪到目标,提高算法的跟踪精度,具有较强的鲁棒性,使得算法更能适应背景杂乱、目标遮挡、形变等复杂环境.
目标跟踪、相似干扰物、贝叶斯推理、超像素、紧致特征
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61672157;福建师范大学网络与信息安全关键理论和技术创新团队基金项目IRTL1207National Natural Science Foundation of China61672157
2017-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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