公开(公告)号：CN104537689B

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201410822318.8

申请日：2014-12-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郑碎武 ,  刘林山 ,  乔红

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明为一种基于局部对比显著性联合特征的目标跟踪方法。包括步骤：(1)目标跟踪开始初始化选取目标区域和背景区域；(2)提取目标区域和局部背景区域的颜色、纹理、梯度方向直方图特征，进行自下而上显著特征提取；(3)自上而下的特征评估，修正显著性模型；本发明利用显著性特征强区分性、稳健性，作为单一的特征的补充，能够较好的表述目标，可以提高系统在目标与背景具有相似特征分布、局部遮挡、目标自身变化等复杂场景下的跟踪性能，具有较强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN104537689A

公开(公告)日：2015-04-22

申请号：CN201410822318.8

申请日：2014-12-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郑碎武 ,  刘林山 ,  乔红

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T2207/30241

Abstract: 本发明为一种基于局部对比显著性联合特征的目标跟踪方法。包括步骤：(1)目标跟踪开始初始化选取目标区域和背景区域；(2)提取目标区域和局部背景区域的颜色、纹理、梯度方向直方图特征，进行自下而上显著特征提取；(3)自上而下的特征评估，修正显著性模型；本发明利用显著性特征强区分性、稳健性，作为单一的特征的补充，能够较好的表述目标，可以提高系统在目标与背景具有相似特征分布、局部遮挡、目标自身变化等复杂场景下的跟踪性能，具有较强的鲁棒性。