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题名基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法
被引量:2
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作者
孙春梅
谢明
王婷
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机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2017年第10期87-91,108,共6页
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基金
国家重点基础研究发展计划(2015CB857100)
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文摘
针对目前现有的TLD(跟踪-学习-检测)算法易受阴影、遮蔽、摄像机晃动或是目标快速运动的影响,提出基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法。首先,在跟踪初始化前通过加入HSV颜色空间提高TLD算法初始化速度以及抗噪性,使得TLD算法在阴影、抖动的干扰下依然能够实现较好的目标跟踪。若TLD算法选取的跟踪目标受到遮蔽、运动过快,则在算法中加入自适应kalman滤波预测目标物体可能存在的区域,缩小跟踪器的跟踪范围,提高跟踪速度,并在检测器加入后验HOG特性,对已缩小的预测区域进行检测,增强了检测器的判别和检测能力。实验证明,改进的追踪方法具有较好的鲁棒性和跟踪精度。
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关键词
TLD算子
HSV颜色空间
KALMAN滤波器
后验hog特性
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Keywords
TLD operator
HSV color space
Kalman filter
posterior hog feature
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分类号
TP242.62
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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