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| 一种基于记忆的目标跟踪算法及实验验证 | |
| 摘 要： | 粒子滤波跟踪算法通常采用颜色直方图等全局特征作为观测模板和目标模板。然而,当目标的外观发生变化或者与背景相似时,全局特征的准确性会急剧下降。为了解决上述问题,引入人类三阶段记忆机制用于构建模板空间,模板空间结合目标的局部特征和全局特征,并记忆目标的时序变化。在目标跟踪过程中,模板空间对粒子的传播加以控制,以避免粒子的退化;同时,粒子集合对特征点的匹配范围进行约束,以减少伪匹配的发生,增强目标模板的可靠性。实验结果表明,当目标外观与背景相似,或由尺度变化、光照突变、旋转等引起目标外观发生变化时,该算法仍能鲁棒地跟踪目标。 |
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