模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (2): 105-115    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201502002
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适应性结构保持约束下的目标跟踪方法*
陈晨树,张骏,谢昭,高隽
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
Object Tracking under Constraint of Adaptive Structure-Preserving
CHEN Chen-Shu, ZHANG Jun, XIE Zhao, GAO Jun
School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009

全文: PDF (2978 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 针对目标在运动过程中的结构保持特性,提出一种目标结构化外观描述方法.该方法构建区域节点反映目标局部特性,定义区域节点的软/硬结构约束,将目标的局部特性、全局特性及区域节点的空间结构关系统一于目标的结构化描述中.通过匹配帧间局部区域的尺度不变特征转换流,粗略估计目标运动状态,并利用区域节点的软/硬结构约束对跟踪结果进行约束调整,称为适应性结构保持.公测视频序列的实验表明,相比已有方法,文中方法能更有效跟踪形变、阴影与光照变化下的目标,对目标与背景相似和视频低分辨率等情况也有较高的跟踪性能,具有强鲁棒性和一定的泛化能力.
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作者相关文章
陈晨树
张骏
谢昭
高隽
关键词 目标跟踪结构约束匹配状态估计    
Abstract:With structure preserving property in tracking, a representation method for object structural appearance is proposed. In the proposed method, regional nodes are built to describe the local property of the object. And several soft/hard constraints are defined on regional nodes so that local and global properties of the object and the spatial structure of regional nodes are unified and described by the object structural representation. During the tracking procedure, state of objects can be roughly estimated by matching scale-invariant feature transform (SIFT) flow of local regions between successive frames. Then, through soft/hard constraints on regional nodes, the tracking result can be adaptively adjusted, which is called adaptive structure-preserving (ASP). Experimental results show that ASP performs better than other methods in tracking objects with deformation, shadows and illumination changes. Furthermore, ASP shows robustness and good generalization ability when the resolution of video sequences is low and the object is similar to the background.
Key wordsObject Tracking    Structural Constraint    Matching    State Estimation   
收稿日期: 2014-03-24     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61273237,61271121,60905005)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2013HGBH0045)资助
作者简介: 陈晨树,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉、机器学习.E-mail:chenchenshu1990@126.com.张骏(通讯作者),女,1984年生,博士,讲师,主要研究方向为图像理解、认知视觉.E-mail:zhangjun@hfut.edu.cn.谢昭,男,1980年生,博士,副研究员,主要研究方向为计算机视觉、人工智能.高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能信息处理、模式识别.
引用本文:   
陈晨树,张骏,谢昭,高隽. 适应性结构保持约束下的目标跟踪方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(2): 105-115. CHEN Chen-Shu, ZHANG Jun, XIE Zhao, GAO Jun. Object Tracking under Constraint of Adaptive Structure-Preserving. , 2015, 28(2): 105-115.
链接本文:  
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