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为克服视频目标跟踪中仅利用单一特征易导致的跟踪失败,提出了一种基于多特征融合的非线性目标跟踪算法.通过灰度直方图来表征目标的总体分布,利用边缘特征来提取目标的高频细节,将两者融合于粒子滤波的概率模型框架中.并提出一种基于半峰宽和贡献度的特征可信度计算方法,动态调节粒子数目,使可信度高的特征拥有较多的粒子.最后,进行了目标跟踪仿真实验,结果表明,该算法具有较强的抗局部遮挡能力,与单特征跟踪算法相比,平均跟踪误差减小了0.5个像素.
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光电工程
ISSN： 1003-501X
CN： 51-1346/O4
Year： 2008
Issue： 3
Volume： 35
Page： 5-9,15
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