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基于壓縮跟蹤算法改進

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  為解決目標外形、姿態變化以及被遮擋的難點,對壓縮跟蹤算法進行改進:以Kalman預測位置為中心,采用由粗到精的搜索策略,快速準確地找到具有最大分類分數的目標位置:根據目標在每一幀最大分類分數的變化規律進行粗判定,再利用目標和模板的相似度進行精判定以判斷遮擋的開始:利用Kalman預測器預測目標被遮擋時的位置,利用基于MCD距離的模板匹配檢出脫離遮擋后的目標.使用浮點轉定點等策略將算法在DSP上優化實現。實驗結果表明:跟蹤效果穩定,在目標外形、姿態緩慢變化以及被遮擋時能準確地跟蹤目標。對640x480像素的視頻,跟蹤框為64x64像素時,被遮擋目標跟蹤速度達到38.5毫秒/幀,滿足實時性要求。

基于壓縮跟蹤算法改進

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