CAJ | 학술논문

目前的视频目标跟踪算法对目标的不精确分割十分敏感,从而影响目标跟踪的性能.文中提出一种新的视频目标跟踪算法,该算法对目标的过分割或欠分割有较强的鲁棒性.文中提出的跟踪算法中引入了一个中心宏块的概念,通过两个层次的相似性度量,以建立相邻帧之间目标的对应关系.同时利用MPEG的运动估计技术和Kalman滤波技术来提高目标跟踪的性能.第一个层次的相似性度量是通过SAD值在中心宏块之间进行局部纹理匹配；第二个层次是用描述目标内部结构的方向矢量建立目标间的对应关系.实验结果表明,文中提出的算法对于不精确分割的目标能够成功地进行跟踪,同时,对于目标的遮挡、形变、出现、消失以及光线的影响有较强的鲁棒性.
목전적시빈목표근종산법대목표적불정학분할십분민감,종이영향목표근종적성능.문중제출일충신적시빈목표근종산법,해산법대목표적과분할혹흠분할유교강적로봉성.문중제출적근종산법중인입료일개중심굉괴적개념,통과량개층차적상사성도량,이건립상린정지간목표적대응관계.동시이용MPEG적운동고계기술화Kalman려파기술래제고목표근종적성능.제일개층차적상사성도량시통과SAD치재중심굉괴지간진행국부문리필배；제이개층차시용묘술목표내부결구적방향시량건립목표간적대응관계.실험결과표명,문중제출적산법대우불정학분할적목표능구성공지진행근종,동시,대우목표적차당、형변、출현、소실이급광선적영향유교강적로봉성.