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摘要
为了提高实时RGB-D目标遮挡跟踪精确度，解决多目标遮挡跟踪容易发生模型漂移和跟踪丢失等问题，本文提出一种基于RGB-D时空上下文模型的多目标遮挡跟踪算法。首先获取多目标检测定位区域，再通过目标时空上下文特征提取，建立目标时间上下文模型、目标空间上下文模型构成目标RGB-D时空上下文模型；然后在跟踪器判别跟踪状态时通过计算时间一致性进行颜色和深度特征自适应融合确定目标在当前帧位置；最后，当跟踪器判别多目标遮挡时引入深度概率，利用深度概率信息特征进行约束，通过最大后验概率（Maximum a posteriori, MAP）关联模型有效解决目标遮挡跟踪问题。在公用数据集Clothing Store Dataset和Princeton Tracking Benchmark Dataset上进行定性对比实验和定量结果分析表明，本文提出的算法具有良好的遮挡跟踪性能，能较好解决多目标遮挡跟踪问题，提高目标遮挡跟踪的精确性和鲁棒性。
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