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時(shí)空上下文跟蹤算法充分的利用空間上下文中包含的結(jié)構(gòu)信息能夠有效的對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，實(shí)時(shí)性優(yōu)良．但是該算法僅僅利用單一的灰度信息，使得目標(biāo)的表觀表達(dá)缺乏判別性，而且該方法在由于遮擋等問題造成的跟蹤漂移后無法進(jìn)行初始化．針對(duì)時(shí)空上下文算法存在的弱點(diǎn)。本文提出了一個(gè)基于低秩重檢測(cè)的多特征時(shí)空上下文跟蹤方法．首先利用多特征對(duì)時(shí)空上下文進(jìn)行多方面的提取。構(gòu)建復(fù)合時(shí)空上下文信息。充分利用目標(biāo)周圍的特征信息，提高目標(biāo)表觀表達(dá)的有效性．其次利用簡(jiǎn)單有效的矩陣分解方式將跟蹤到的歷史跟蹤信息進(jìn)行低秩表達(dá)，將其引入有效的在線重檢測(cè)器中來保持跟蹤結(jié)構(gòu)的一致穩(wěn)定性，解決了跟蹤方法在跟蹤失敗后的重定位問題，在一系列跟蹤數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法比原始算法及當(dāng)前的主流算法相比有更好的跟蹤精度與魯棒性，且滿足實(shí)時(shí)性要求．
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