基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪

发布时间：2018-05-17 02:33

  本文选题：视觉跟踪 + 颜色属性空间　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：针对视觉跟踪过程中因目标尺度变化导致跟踪精度低的问题进行了研究,提出一种基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪算法(spatio-temporal context-scale adaptive,STC-SA)。在颜色属性空间下提取目标颜色直方图特征;再通过时空上下文学习获取置信图中概率最大位置;最后利用颜色直方图进行相似度匹配并根据自适应方法修正跟踪框尺寸以达到最佳的跟踪效果。实验选取Benchmark中五组具有明显尺度变化的图像序列进行测试,STC-SA算法的跟踪成功率最高达到91%,验证了STC-SA算法具有较高的跟踪精度和跟踪实时性。
[Abstract]:In order to solve the problem of low tracking accuracy due to the change of target scale in visual tracking, a spatio-temporal context-scale adaptive tracking algorithm based on spatio-temporal context-scale adaptive algorithm (STC-SAA) is proposed. The color histogram feature of the target is extracted in the color attribute space, and the maximum probability position in the confidence chart is obtained by learning the temporal and spatial context. Finally, the color histogram is used to match the similarity and the tracking frame size is modified according to the adaptive method to achieve the best tracking effect. In the experiment, five groups of image sequences with obvious scale change in Benchmark are selected to test the tracking success rate of STC-SA algorithm is up to 91%, which verifies that the STC-SA algorithm has high tracking accuracy and real-time tracking performance.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61172144,61401185)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1899531