基于雙評(píng)判準(zhǔn)則自適應(yīng)融合的跟蹤算法
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針對(duì)單一評(píng)判準(zhǔn)則較難適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤問題,提出了一種基于雙評(píng)判準(zhǔn)則自適應(yīng)融合的跟蹤算法。在該算法中,空間直方圖被用作目標(biāo)表示模型,候選目標(biāo)與目標(biāo)模板之間的相似度、以及候選目標(biāo)與其鄰近背景區(qū)域之間的對(duì)比度被作為目標(biāo)評(píng)判雙準(zhǔn)則,而目標(biāo)函數(shù)(或似然函數(shù))則由兩個(gè)準(zhǔn)則的加權(quán)融合而成。算法是在粒子濾波框架下實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)搜索,并采用了模糊邏輯對(duì)相似度和對(duì)比度的權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。對(duì)人、動(dòng)物等多個(gè)挑戰(zhàn)性運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤結(jié)果表明,與增量學(xué)習(xí)跟蹤、L,跟蹤等最新跟蹤器相比,所提算法在處理目標(biāo)的遮擋、形變、旋轉(zhuǎn)以及表觀變化方面的綜合性能更好,其成功率和平均重疊率指標(biāo)分別在80%和0.76以上。
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