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摘要
在传统时空上下文目标跟踪过程中,为了自适应目标尺度变化,以及解决目标跟踪失败的跟踪无法恢复问题,提出了一种自适应目标变化的时空上下文抗遮挡跟踪算法STC-ALD。首先,在初始框采取TLD中值流算法初始化跟踪点,并利用F-B误差算法预测下一帧跟踪点位置。其次利用STC算法计算得到目标框并计算其保守相似度,当超过设定阈值即跟踪有效,将跟踪点与目标框进行运动相似度计算以便进行窗口调整。相反,利用检测器进行检测,对单一聚类框直接输出,而对多个检测聚类框学习其时空上下文模型,利用当前空间模型逐个计算其置信度,输出置信值最大者。最后,进行在线学习更新分类器的相关参数。对不同的测试视频序列进行实验,结果表明,STC-ALD算法能够适用于目标尺度变化、遮挡等复杂情景下的跟踪,具有一定的鲁棒性。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
