西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2014年
12期
69-73,86
,共6页
目标跟踪%局部特征%霍夫变换%目标分割
目標跟蹤%跼部特徵%霍伕變換%目標分割
목표근종%국부특정%곽부변환%목표분할
visual tracking%local feature%Hough transform%segmentation
针对目标跟踪中局部特征模型容易受到形变和误匹配等影响造成漂移的问题,提出了一种利用全局特征对霍夫局部模型进行约束的目标跟踪算法.该算法通过检测和提取目标的局部特征,构建了一个基于局部特征投票的概率模型.该模型以局部特征为基本元素,利用广义霍夫变换对局部特征的稳定性进行加权,通过对局部特征的增减维护实现模型的在线更新;将稳定的局部特征作为前景,计算目标全局颜色特征的概率分布,实现简单的柔性目标分割,用于调整局部特征模型并对跟踪进行优化,从而减少形变等问题产生的跟踪误差;局部特征和全局特征相互约束补充,共同完成在线自适应更新.实验结果表明,该算法有效提高了局部特征模型的准确率和稳定性,对部分遮挡和复杂形变的情况表现良好.
針對目標跟蹤中跼部特徵模型容易受到形變和誤匹配等影響造成漂移的問題,提齣瞭一種利用全跼特徵對霍伕跼部模型進行約束的目標跟蹤算法.該算法通過檢測和提取目標的跼部特徵,構建瞭一箇基于跼部特徵投票的概率模型.該模型以跼部特徵為基本元素,利用廣義霍伕變換對跼部特徵的穩定性進行加權,通過對跼部特徵的增減維護實現模型的在線更新;將穩定的跼部特徵作為前景,計算目標全跼顏色特徵的概率分佈,實現簡單的柔性目標分割,用于調整跼部特徵模型併對跟蹤進行優化,從而減少形變等問題產生的跟蹤誤差;跼部特徵和全跼特徵相互約束補充,共同完成在線自適應更新.實驗結果錶明,該算法有效提高瞭跼部特徵模型的準確率和穩定性,對部分遮擋和複雜形變的情況錶現良好.
침대목표근종중국부특정모형용역수도형변화오필배등영향조성표이적문제,제출료일충이용전국특정대곽부국부모형진행약속적목표근종산법.해산법통과검측화제취목표적국부특정,구건료일개기우국부특정투표적개솔모형.해모형이국부특정위기본원소,이용엄의곽부변환대국부특정적은정성진행가권,통과대국부특정적증감유호실현모형적재선경신;장은정적국부특정작위전경,계산목표전국안색특정적개솔분포,실현간단적유성목표분할,용우조정국부특정모형병대근종진행우화,종이감소형변등문제산생적근종오차;국부특정화전국특정상호약속보충,공동완성재선자괄응경신.실험결과표명,해산법유효제고료국부특정모형적준학솔화은정성,대부분차당화복잡형변적정황표현량호.
