计算机工程与科学

作者：刘李漫1，张治国2，满征瑞2

单位：（1.中南民族大学生物医学工程学院，湖北 武汉 430074；2.华中科技大学自动化学院，湖北 武汉 430074）

关键词：目标跟踪,信息融合,模板匹配,团块分析,

基金：国家自然科学基金（61305044,61105006）；高校博士点基金（20130144120004）

提出了一种基于融合的快速目标跟踪算法。该方法将目标预测模型、目标模板匹配以及目标空间信息融合到统一框架内。该方法通过预测模型，预测下一帧中目标候选区域，从而降低模板匹配方法的搜索区域。然后在预测模型预测的搜索范围内进行目标的模板匹配，同时，提取目标的区域信息来辅助目标的模板跟踪方法。最终跟踪结果由目标模板跟踪以及目标的空间信息共同决定。本方法由于采用了目标的预测模型，从而能够减少目标的搜索范围，降低因目标的全图搜索造成的时间开销。并且由于减少了搜索区域，剔除了部分相似的匹配窗口，从而提高了跟踪时匹配的精度。本算法结合了目标模板跟踪和目标区域信息的优点，能够增强目标跟踪过程准确度。由于加入了目标的区域信息，对目标跟踪中出现的漂移现象更加鲁棒。实验结果表明，本方法在进行目标跟踪过程中对出现的漂移、遮挡等问题更加鲁棒、稳定。

来源：2016年第3期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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