基于前景分割的目标跟踪方法研究

冯 端阳, 李 文, 白 璐, 米 则行
河南师范大学 河南新乡 453007

摘要

为克服当前目标跟踪系统的低效率和高成本的缺陷，本文在卡尔曼滤波跟踪理论的基础上进行算法研究，以克服外部环境干扰等因素的影响。通过实验证明本文所提出的算法的有效性。

关键词

前景分割；鲁棒性；Boosted算法

参考

[1]段丁娜, 张欢, 邱陈辉,等. 基于活动轮廓模型的图像分割算法综述[J]. 中国生物医学工程学报, 2015, 34(4):445-454. [2]张旭东, 陈仲海, 胡良梅,等. 基于联合模板稀疏表示的目标跟踪方法[J]. 控制与决策, 2015(9):1696-1700. [3]王婧, 朱虹. 基于多模态词典学习的目标跟踪算法[J]. 西安理工大学学报, 2017(3):259-264. [4]刘大千, 刘万军, 费博雯. 前景判别的局部模型匹配目标跟踪[J]. 中国图象图形学报, 2016, 21(5):616-627. [5]张秀君. 显著性目标分割模型及其应用[D]. 深圳大学, 2016