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公开(公告)号：CN105117720A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510632255.4
申请日：2015-09-29
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/00724 , G06K9/00744 , G06K9/6218 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于时空模型的目标尺度自适应跟踪方法，包括以下步骤：视频开始，读入第一帧图像，手动指定跟踪目标矩形位置；然后基于上下文空域，初始化时空模型及多尺度历史目标模板库；接着读入下一帧图像，迭代构建时空模型，计算置信图，估计目标中心位置；然后根据历史目标模板库，判断模板最优尺度，确定目标矩形位置，完成当前帧目标跟踪，并更新时空模型尺度参数及多尺度历史目标模板库；最后检测视频是否结束，未结束继续读入下一帧，否则结束跟踪。本发明在目标遭受光照变化、局部遮挡以及快速移动等干扰的情况下，有效应对了目标外观尺度的变化，实现了鲁棒跟踪。
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公开(公告)号：CN105117720B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510632255.4
申请日：2015-09-29
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空模型的目标尺度自适应跟踪方法，包括以下步骤：视频开始，读入第一帧图像，手动指定跟踪目标矩形位置；然后基于上下文空域，初始化时空模型及多尺度历史目标模板库；接着读入下一帧图像，迭代构建时空模型，计算置信图，估计目标中心位置；然后根据历史目标模板库，判断模板最优尺度，确定目标矩形位置，完成当前帧目标跟踪，并更新时空模型尺度参数及多尺度历史目标模板库；最后检测视频是否结束，未结束继续读入下一帧，否则结束跟踪。本发明在目标遭受光照变化、局部遮挡以及快速移动等干扰的情况下，有效应对了目标外观尺度的变化，实现了鲁棒跟踪。
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