作者单位
摘要
中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
针对遮挡同时目标附近出现相似目标干扰所导致的错跟问题, 本文提出利用场景中辅助特征提升目标跟踪抗遮挡以及抗相似目标干扰性能。首先检测场景强特征及目标附近相似干扰, 定义二者为场景辅助特征; 其次, 建立能够较好描述场景强特征及目标运动规律的动态模型以及相似干扰约束; 最后, 将场景辅助特征及目标的动态模型以粒子滤波的形式表达, 提出T-S跟踪算法。采用SPEVI及OTB100数据库中若干典型测试视频, 与近年来6种先进跟踪算法进行对比实验, 并采用两种评价体系考量。实验结果表明, 本文T-S算法对SPEVI多人脸、红外车辆的跟踪误差分别为24 pixel和8 pixel; 对OTB100数据库中8种视频跟踪测试时, 在重叠率阈值为0.5时的跟踪成功率为0.51, 优于其它对比算法。本文T-S跟踪算法能够较好应对遮挡及相似目标干扰。
目标跟踪 动态模型 粒子滤波 辅助特征 target tracking dynamic model particle filter auxiliary feature 
光学 精密工程
2018, 26(8): 2122

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