CAJ | 학술논문

针对单一特征目标跟踪导致多数跟踪算法鲁棒性差的原因，提出一种背景加权的多特征融合目标跟踪算法。在跟踪过程中对目标模型进行背景加权，同时利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将背景加权直方图和空间直方图相结合，并且引入特征不确定性度量，自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献，有效地提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与传统融合算法相比，提出的算法具有更强的鲁棒性，同时提高了跟踪精度。该算法在目标表示和跟踪性能上都有很大的提高。
침대단일특정목표근종도치다수근종산법로봉성차적원인，제출일충배경가권적다특정융합목표근종산법。재근종과정중대목표모형진행배경가권，동시이용공간직방도제취목표안색적공간분포신식。재입자려파광가하장배경가권직방도화공간직방도상결합，병차인입특정불학정성도량，자괄응조정불동특정대근종결과적공헌，유효지제고료산법적로봉성。실험결과표명：여전통융합산법상비，제출적산법구유경강적로봉성，동시제고료근종정도。해산법재목표표시화근종성능상도유흔대적제고。