背景变化鲁棒的自适应视觉跟踪目标模型

提出了视觉跟踪任务中目标动态建模的一种方法.该方法首先针对跟踪序列中的当前帧图像观测进行Haar变换,从而得到图像的过完备特征描述;然后根据Fisher准则,评价每个Haar特征对目标和当前背景的区分能力,目标模型由那些区分能力最强的Haar特征构成.在跟踪过程中,采用卡尔曼滤波算法预测目标下一时刻的可能位置,从而根据目标的图像观测和目标下一时刻可能的位置附近的背景图像观测,对Haar特征的区分能力进行动态评价