夏瑜,吴小俊,周立凡,李菊.基于多层字典的自重构目标跟踪算法[J].光电子激光,2018,29(1):77~84
基于多层字典的自重构目标跟踪算法
Auto-reconstructing object tracking algorithm based on multi-level dictionary
投稿时间:2017-05-04  
DOI:
中文关键词:  目标跟踪  均值漂移(MS)  多层字典  自重构
英文关键词:object tracking  mean shift (MS)  multi-level dictionary  auto-reconstructing
基金项目:国家自然科学基金(41501461,61373055)、教育部科学技术研究(311024)、江苏省自然科学基金(BK20140419)和江苏省高校自然科学研究(14KJB520001,16KJD520001)资助项目 (1.常熟理工学院 计算机科学与工程学院,江苏 常熟 215500; 2.江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122)
作者单位
夏瑜 常熟理工学院 计算机科学与工程学院,江苏 常熟 215500 
吴小俊 江南大学 物联网工程 学院,江苏 无锡 214122 
周立凡 常熟理工学院 计算机科学与工程学院,江苏 常熟 215500 
李菊 常熟理工学院 计算机科学与工程学院,江苏 常熟 215500 
摘要点击次数: 1269
全文下载次数: 0
中文摘要:
      针对视觉跟踪系统中常用的模板处理方法很难 适应目标外观和视频背景不断变化的不足,提出一种基于多层字典的自重构 目标跟踪算法。通过构建多层字典,分别从时间和 空间上增强目标描述能力,既可以刻画目标局部细节,又蕴含了目标整体信息;在跟踪过程 中,模板可以利 用多层字典根据前景和背景的复杂性自适应地分裂与分并,分裂出多个跟踪器从不同角度进 行跟踪,有效地 提高定位精度,也可以合并子模板以达到降低系统的计算负荷。定性和定量分析的实验结果 表明,本文算法具 有良好的跟踪精度和运行效率,可以较好地应对变化与遮挡。
英文摘要:
      The common template processing method is difficult to adapt the con stant changing of target and background in visual tracking system.Therefore,an auto-reconstructing object tr acking algorithm based on multi-level dictionary is presented to overcome these shortages in this paper.The proposed algorithm can enhance the capacity to describe the target in time and space by building multi-level dictionary,which contains local details and whole information.The template can be split and merged according to foreground and ba ckground by using multi-level dictionary in the tracking progress.The split process can generate more tracker s and improve the precision of tracking effectively from different directions.On the other hand,the merging process can reduce the computational load.By qualitative and quantitative analysis,experimental results show that the propos ed method can gain good accuracy and efficiency,and is robust to deformation and occlusion.
查看全文    下载PDF阅读器
关闭

版权所有:《光电子·激光》编辑部  津ICP备12008651号-1
主管单位:天津市教育委员会 主办单位:天津理工大学 地址:中国天津市西青区宾水西道391号
技术支持:北京勤云科技发展有限公司