基于视频时空上下文的单目标视觉跟踪算法

摘要

视觉目标跟踪广泛应用于我们的日常生活,如视频监控、交通监管、智能识别等,也一直是计算机视觉领域的研究热点和难点.目前大多数目标跟踪算法都只结合目标本身的特点来进行跟踪,然而当目标外观发生巨大变化时,就容易丢失目标,且无法找回被跟踪的目标.因此本文提出一种基于时空上下文信息的单摄像机单目标视频跟踪算法,通过快速付立叶变换来应对和适应目标外观尺度变化,同时结合目标本身和目标周围的信息来建立时空上下文模型,减少由于目标外观变化而引入的干扰信息.为验证所提算法的可行性与跟踪效果,实验中采用多组标准测试视频和实际拍摄视频进行验证,结果表明所提算法在效率,准确性和鲁棒性方面相比其它主流算法具有明显的优越性.