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融合超像素与动态图匹配的视频跟踪_张君昌
2017 2 Feb. 2017 年 月 西北工业大学学报 35 1 Journal of Northwestern Polytechnical University Vol.35 No.1 第 卷第 期 融合超像素与动态图匹配的视频跟踪 1,2 1 2 张君昌 ,周艳玲 ,万锦锦 (1.西 , 710129 ;2. , 471000) 北工业大学电子信息学院 陕西西安 光电控制技术重点实验室 河南洛阳 : 、 、 , 摘 要 针对视频跟踪过程中目标的形变 遮挡 旋转和背景干扰问题 提出一种融合超像素与动态图 。 , (simple linear iterative cluste- 匹配的视频跟踪方法 首先 采用融合局部熵特征的简单线性迭代聚类 ring ,SLIC) , 。 , 方法经聚类分析生成超像素集合 使生成的超像素边缘贴合度更好 其次 采用图像分割 (graph cuts) , (online SVM learning al- 方法生成候选目标超像素集合 并融合在线支持向量机学习算法 gorithm ,LASVM) , 。 , 分类预测结果 使前景与背景分离的准确度更高 然后 充分利用目标的几何结构 , 。 : 信息构建基于图模型的相似度矩阵 解决目标的形变和遮挡问题 理论分析与仿真结果表明 相比 , , 现有其他视频跟踪方法 新方法对跟踪过程中的遮挡和形变情况具有较强的鲁棒性 对一定程度的背 景干扰和旋转问题跟踪效果良好。 : ; ; ; ; 关 键 词 目标追踪信息融合 简单线性迭代聚类 超像素 图像分割 中图分类号:TP391 文献标志码:A 文章编号:1000-2758 (2017)01-0133-05 、 ; 随着计算机网络 数字通信和微电子技术的迅 在不降低实时性的条件下解决严重遮挡问题 为了 [2] , ,Li Ning 速发展 视频跟踪技术已经成为计算机视觉领域的 减小相似背景对目标的干扰 等人 引入目 。 , 。 重要研究方向之一 视频跟踪方法是围绕着如何解 标与环境的比例系数 以确保目标模型的准确更新
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