HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法

作     者：杨德红 闫河 刘婕 王朴 YANG De-hong;YAN He;LIU Jie;WANG Pu

作者机构：重庆理工大学计算机学院重庆400054 

基　　金：国家自然科学基金面上基金项目(61173184) 重庆理工大学研究生创新基金项目(YCX2013219) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2016年第37卷第4期

页      码：976-981页

摘      要：经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。

主 题 词：目标跟踪 均值漂移 Haar特征 Haar型特征局部二值模式 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2016.04.026

馆 藏 号：203844019...