基于多层字典的自重构目标跟踪算法
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作者:
作者单位:

(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)

作者简介:

夏瑜(1979-),男,江苏常熟人,博士,副教授,CCF会员,主要研究领域为计算机视觉、目标跟踪和数字图像处理.

通讯作者:

中图分类号:

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)


Auto-reconstructing object tracking algorithm based on multi-level dictionary
Author:
Affiliation:

(1.School of Computer Science and Engineering,Changshu Institut e of Technolog y,Changshu 215500,China; 2.School of the Engineering of Internet of Things,Jiangnan University,Wu xi 214122,China)

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    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。

    Abstract:

    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.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

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

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  • 收稿日期:2017-05-04
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  • 在线发布日期: 2018-02-01
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