论文研究 用于图像目标跟踪的多重随机特征提取算法

本文提出了一种具有多个随机生成特征的目标跟踪算法。 我们主要提高跟踪性能，这在压缩跟踪中有时是好是坏。 在压缩跟踪中，图像特征是通过随机投影生成的。 生成的图像特征受随机数影响，因此每次执行的结果都不同。 如果未捕获目标的明显特征，则跟踪器很可能会失败。 因此，每次执行的跟踪结果都不一致。 所提出的算法使用许多不同的图像特征进行跟踪，并通过测量与目标模型的相似度来选择最佳跟踪结果。 它减少了不良的图像特征确定目标位置的机会。 在本文中，我们使用Bhattacharyya系数来选择最佳跟踪结果。 实验结果表明，所提出的跟踪算法可以大大减少跟踪误差。 在中心位置误差，边界框重叠率和成功率方面，最佳