论文研究基于基础颜色特征的自适应尺度的多目标跟踪算法.pdf

在多目标跟踪领域，多个相似目标间相互遮挡时易产生误跟踪、漏跟踪等问题。针对上述问题，通过引入语言学中的基础颜色及自适应尺度因子来解决。采用颜色命名过程及主成分分析法提取目标基础颜色特征，准确区分相似目标；同时引入自适应尺度因子，自动改变目标尺度，减少因尺度变化而引入的干扰信息，增强目标外观模型的鲁棒性。基于以上两点，在SPOT（structurepreservingobjecttracking）算法基础上，提出了CSSPOT（basiccoloradaptivescaleSPOT）算法。在对比实验中，CSSPOT算法在跟踪准确率及计算时间这两方面较原算法均有所提升，充分说明了基础颜色特征及自适应尺度因子的正确性及有效性。