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摘 要：为提高目标跟踪算法对多种目标表观变化场景的自适应能力和跟踪精度，论文提出一种结合灰度共生6 w0 }; c2 ~8 O& v: p0 |- O1 y2 |
(GLCM)与三阶张量建模的目标优化跟踪算法。该算法首先提取目标区域的灰度信息，通过GLCM的高区分度特征5 V: a9 N' c8 T8 r
对目标进行二元超分描述，并结合三阶张量理论融合目标区域的多视图信息，建立起目标的三阶张量表观模型。然
) F8 {7 u5 ~6 v. R3 o7 I& H/ v: e8 K后利用线性空间理论对表观模型进行双线性展开，通过在线模型特征值描述与双线性空间的增量特征更新，明显降6 q: N% ]6 F7 N, Z( D, {8 V
低模型更新时的运算量。跟踪环节，建立二级联合跟踪机制，结合当前时刻信息通过在线权重估计构建动态观测模% K8 T, A. d1 I: J
型，以真实目标视图为基准建立静态观测模型对跟踪估计动态调整，以避免误差累积出现跟踪漂移，最终实现对目$ V) V: V V R. t* J
标的稳定跟踪。通过与典型算法进行多场景试验对比，表明该算法能够有效应对多种复杂场景下的运动目标跟踪，
. N0 i/ V: x" z+ C: T9 R, j! ?+ L平均跟踪误差均小于9像素。& q; o) e3 x& N/ y5 f: T( O
关键词：目标跟踪；灰度共生；三阶张量；线性空间；在线跟踪 / R0 Y2 o( f2 }( m/ k- V) @! ^) G4 Q
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附件下载：* b D# S; B# e ?# s4 F
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发表于 2021-5-28 13:38
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