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一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法  
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【英文篇名】 Robust Visual Tracking via Weighted Spatio-temporal Context Learning
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【作者】 徐建强; 陆耀;
【英文作者】 XU Jian-Qiang; LU Yao; School of Computer Science; Beijing Institute of Technology; Beijing Laboratory of Intelligent Information Technology;
【作者单位】 北京理工大学计算机学院; 智能信息技术北京市重点实验室;
【文献出处】 自动化学报 , Acta Automatica Sinica, 编辑部邮箱 2015年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 视觉跟踪; 上下文; 时空上下文; 加权时空上下文;
【英文关键词】 Visual tracking; context; spatio-temporal context(STC); weighted spatio-temporal context(WSTC);
【摘要】 由于光照及外观变化、复杂背景、目标旋转与遮挡等因素的影响,给实现鲁棒的视觉跟踪带来困难.有效利用上下文(Context)中包含的有用信息有助于提升上述条件下视觉跟踪的鲁棒性.时空上下文(Spatio-temporal context,STC)算法是新近提出的一种基于时空上下文的目标跟踪算法,它利用目标周围的稠密上下文信息,取得了良好的跟踪效果.STC的不足是其同等对待整个上下文区域,没有对上下文做进一步的区分,减弱了上下文的作用.本文采用动态分区处理思想,根据上下文中不同区域与跟踪目标运动相似度大小,赋予不同权值,提出了基于加权时空上下文(Weighted spatio-temporal context,WSTC)的鲁棒视觉跟踪算法.最后在公共数据集上进行的对比实验表明,本文所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性.
【英文摘要】 Implementing a robust visual tracker is a challenging task due to many disturbing factors such as illumination changes, appearance changes, rotation, partial or full occlusion, etc. The local context surrounding of the target could provide much effective information in getting a robust tracker. The spatio-temporal context(STC) learning algorithm proposed recently considers the information of the dense context around the target and has achieved a better performance.However, STC treats the whole region of the...
【基金】 国家自然科学基金(61273273,61271374); 高等学校博士学科点专项科研基金(20121101110034)资助~~
【更新日期】 2015-11-30
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 引用格式徐建强,陆耀.一种基于加权时空上下文的鲁棒视觉跟踪算法.自动化学报,2015,41(11):1901-1912Robust Visual Tracking via Weighted Spatio-temporal Context LearningXU Jian-Qiang1,2视觉跟踪是计算机视觉领域的热门研究课题之一.目前,在受控环境下,视觉跟踪能够取得?

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