CAJ | 학술논문

针对传统Mean Shift跟踪算法在目标发生遮挡时容易跟偏甚至跟丢的缺陷,提出了一种新的抗遮挡跟踪算法.首先,对跟踪窗口内的目标进行分块;然后,对外围子块分别实施Mean Shift跟踪算法并检测遮挡的发生,当遮挡发生后即对所有子块实施Mean Shift跟踪算法;最后,引入一种子块置信度机制并仅用置信度最高的子块来确定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响.对不同的视频序列测试的结果显示,本算法能对发生遮挡的目标进行准确跟踪.当遮挡目标尺寸为70 pixel×100 pixel时,平均处理时间为38.6 ms/frame.结果表明,改进算法能够满足目标跟踪系统稳定性和实时性的要求.
침대전통Mean Shift근종산법재목표발생차당시용역근편심지근주적결함,제출료일충신적항차당근종산법.수선,대근종창구내적목표진행분괴;연후,대외위자괴분별실시Mean Shift근종산법병검측차당적발생,당차당발생후즉대소유자괴실시Mean Shift근종산법;최후,인입일충자괴치신도궤제병부용치신도최고적자괴래학정목표적최종위치,종이재목표발생차당시능유효척제피차당자괴대목표정위적영향.대불동적시빈서렬측시적결과현시,본산법능대발생차당적목표진행준학근종.당차당목표척촌위70 pixel×100 pixel시,평균처리시간위38.6 ms/frame.결과표명,개진산법능구만족목표근종계통은정성화실시성적요구.