基于碎片表征的尺度自适应运动目标跟踪

跟踪窗宽固定的目标跟踪算法,由于目标尺度变化造成窗口内背景信息量增加或目标信息量减少,可能导致跟踪失败。针对该问题,提出一种基于碎片表征的尺度自适应目标跟踪算法。利用结构化输出支持向量机模型确定目标的空间位置,将目标图像区域分割成多尺度矩形碎片,通过地表移动距离度量相似度,在尺度空间搜索与模板碎片最相似的目标碎片,确定目标特征尺度。实验结果表明,该算法不仅可适应目标尺度变化,而且在目标姿态变化、亮度改变和局部遮挡的情况下,具有准确稳定的跟踪性能。与LOT,OAB和CXT算法相比,平均跟踪误差较低,跟踪性能较好。