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基于雙評判準則自適應融合的跟蹤算法

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  針對單一評判準則較難適應復雜環境下的目標跟蹤問題,提出了一種基于雙評判準則自適應融合的跟蹤算法。在該算法中,空間直方圖被用作目標表示模型,候選目標與目標模板之間的相似度、以及候選目標與其鄰近背景區域之間的對比度被作為目標評判雙準則,而目標函數(或似然函數)則由兩個準則的加權融合而成。算法是在粒子濾波框架下實現的目標搜索,并采用了模糊邏輯對相似度和對比度的權值進行自適應調節。對人、動物等多個挑戰性運動目標的跟蹤結果表明,與增量學習跟蹤、L,跟蹤等最新跟蹤器相比,所提算法在處理目標的遮擋、形變、旋轉以及表觀變化方面的綜合性能更好,其成功率和平均重疊率指標分別在80%和0.76以上。

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