【摘 要】
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针对当前时空上下文目标跟踪算法存在的易发生模型漂移的问题,提出基于自适应模型的时空上下文跟踪算法。该算法通过对常规模板保存多个历史快照模型作为多模板,当历史快照模
【机 构】
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重庆大学计算机学院,软件理论与技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划重点项目（No.2011BAH25B04）、软件理论与技术重庆市重点实验室
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针对当前时空上下文目标跟踪算法存在的易发生模型漂移的问题,提出基于自适应模型的时空上下文跟踪算法。该算法通过对常规模板保存多个历史快照模型作为多模板,当历史快照模板估计到比常规模板适应性更强的结果时,立即对常规模板进行回滚,可有效提升时空上下文跟踪算法的鲁棒性,在目标快速运动、快速旋转、运动模糊和严重遮挡的情况下依然跟踪准确。在Tracker Benchmark v1.0测试集上与原时空上下文目标跟踪算法的对比实验表明,平均正确率由38.61%提高到42.02%,并将平均中心坐标误差从85.57降低到62
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