首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种基于超像素的局部判别式跟踪算法
引用本文:程旭,郭海燕,李拟珺,周同驰,周琳,吴镇扬. 一种基于超像素的局部判别式跟踪算法[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2014, 0(6): 1105-1110
作者姓名:程旭  郭海燕  李拟珺  周同驰  周琳  吴镇扬
作者单位:1. 东南大学信息科学与工程学院,南京,210096
2. 东南大学信息科学与工程学院,南京210096; 南京农业大学工学院,南京210031
基金项目:国家自然科学基金资助项目,现代信息科学与网络技术北京市重点实验室开放课题资助项目(XDXX1308).
摘    要:针对目标在复杂环境下容易受到外界干扰而发生漂移的问题,提出了一种基于超像素的局部判别式跟踪方法.首先,对视频序列前10帧的目标区域进行分割,得到超像素,并利用kmeans方法对其进行聚类以构造初始字典;其次,通过训练样本集来训练线性分类器;然后,为了减少目标发生漂移的可能性,将初始训练的分类器与更新后的分类器线性加权之和定义为似然函数;最后,在粒子滤波的框架下,将似然函数值最大的粒子作为跟踪的结果,每运行U帧更新一次字典和分类器参数,以捕获目标表观的变化.仿真结果表明,所提算法在目标发生遮挡、光照变化的复杂环境下仍然能够跟踪目标.

关 键 词:视频监控  稀疏表示  目标跟踪  表观更新  超像素

Local discriminative tracking algorithm based on superpixel
Cheng Xu,Guo Haiyan,Li Nijun,Zhou Tongchi,Zhou Lin,Wu Zhenyang. Local discriminative tracking algorithm based on superpixel[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2014, 0(6): 1105-1110
Authors:Cheng Xu  Guo Haiyan  Li Nijun  Zhou Tongchi  Zhou Lin  Wu Zhenyang
Affiliation:Cheng Xu;Guo Haiyan;Li Nijun;Zhou Tongchi;Zhou Lin;Wu Zhenyang;School of Information Science and Engineering ,Southeast University;College of Engineering ,Nanjing Agricultural University;
Abstract:
Keywords:video surveillance  sparse representation  object tracking  appearance updating  super-pixel
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号