重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (12): 178-183.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.12.025
孙新领1,张 皓1,赵 丽2
摘要: 视频序列中的目标跟踪效果受到尺度、光照和复杂背景等因素的影响,为此,提出一种结合局部三元模式(LTP)纹理特征和改进型Mean-Shift的目标跟踪方法。首先,为了提高传统Mean-Shift算法对尺度变化的鲁棒性,采用一种尺度和方向自适应的改进型 Mean-Shift 跟踪器,在均值漂移跟踪框架下估计目标的尺度和方向。另外,通过LTP来提取目标的纹理特征,将其与颜色特征相结合来表示目标模型。实验结果表明:该方法比只采用颜色特征的Mean-Shift 算法更加有效,能处理快速移动物体在目标尺度和方向上的变化。
中图分类号: