论文研究 一种新的视频流动态目标跟踪算法.pdf

为了提高视频图像序列动态目标跟踪过程的跟踪效率，在分析现有算法的基础上，提出了一种基于卡尔曼预测和协方差模块更新相结合的动态目标跟踪新算法。通过卡尔曼预测，可以得到图像序列中下一帧的动态有效区域，实现了对目标区域的实时跟踪；同时，目标协方差矩阵的更新用于目标匹配区域的预测，提高了整个跟踪算法的抗干扰性能和鲁棒性。实验结果表明，与现有的基于静态模板的协方差跟踪算法相比，该算法在实时跟踪性能方面具有更好的跟踪效率。该方法用于视频图像序列动态目标跟踪是可行的、有效的。