随机场中运动一致性的多线索目标跟踪

被引:3
作者
陈晨树
张骏
谢昭
高隽
机构
[1] 合肥工业大学计算机与信息学院
基金
中国博士后科学基金;
关键词
目标跟踪; 多线索; 运动一致性; 随机场模型;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
目的通过建立各线索间的关联,提高多线索目标跟踪方法的鲁棒性,利用简单而有效的模型使多线索目标跟踪方法的表达和实现变得容易。方法在不同线索描述下的目标对象间引入运动一致性约束,利用链状结构随机场模型表达不同线索描述下的目标对象及其约束关系,将多线索目标跟踪问题转化为随机场目标函数的简单优化求解。实验中结合亮度直方图、方向梯度直方图和局部二进制模式描述目标对象。结果 15组公测视频序列上的实验结果表明,所提方法相对于多种优秀的目标跟踪方法,在目标受到遮挡、运动模糊、光照变化、背景杂乱等因素干扰时,获得了较低中心位置误差和较高的精度值,反映了所提方法的有效性。结论运动一致性约束能够较好地增强各线索间的关联,通过链状结构的随机场模型表达该约束关系和各线索描述下的目标对象,在提高跟踪鲁棒性的同时,使跟踪方法的实现变得简单。
引用
收藏
页码:59 / 71
页数:13
相关论文
共 7 条
[1]   视觉跟踪技术综述 [J].
侯志强 ;
韩崇昭 .
自动化学报, 2006, (04) :603-617
[2]   Fragments based tracking with adaptive cue integration [J].
Erdem, Erkut ;
Dubuisson, Severine ;
Bloch, Isabelle .
COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2012, 116 (07) :827-841
[3]  
Recent advances and trends in visual tracking: A review[J] . Hanxuan Yang,Ling Shao,Feng Zheng,Liang Wang,Zhan Song. Neurocomputing . 2011 (18)
[4]  
Adaptive multi-cue tracking by online appearance learning[J] . Qing Wang,Feng Chen,Wenli Xu. Neurocomputing . 2010 (6)
[5]  
Incremental Learning for Robust Visual Tracking[J] . David A. Ross,Jongwoo Lim,Ruei-Sung Lin,Ming-Hsuan Yang. International Journal of Computer Vision . 2008 (1)
[6]  
Object tracking[J] . Alper Yilmaz,Omar Javed,Mubarak Shah. ACM Computing Surveys (CSUR) . 2006 (4)
[7]   Robust tracking using foreground-background texture discrimination [J].
Nguyen, Hieu T. ;
Smeulders, Arnold W. M. .
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2006, 69 (03) :277-293