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传统Mean Shift跟踪算法表观行人时的特征单一且忽略背景因素,难以在复杂环境下对目标行人进行有效跟踪。针对此问题,采用RGB颜色特征与LBP纹理特征对目标行人进行模型描述,并由S型函数自适应融合两类特征。考虑到目标行人自身的特征以及背景因素,对目标行人进行背景目标双加权,从而增强模型的描述能力;为削弱外部环境(如:光照变化、遮挡等)对模型的影响,采用特征更新选择函数,用于跟踪过程中模型分量的选择性更新。通过实验和定量分析表明:该算法能在光照变化和短时遮挡等情况下实现目标行人的有效跟踪,改善了传