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公开(公告)号：CN108932729B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810939906.8
申请日：2018-08-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种最小障碍距离加权跟踪方法，在搜索窗口内进行采样产生一组候选样本；将当前帧的边界框分为不重叠的图像块并扩大为扩展边界框，提取每个图像块的特征；以边框图像作为种子节点，计算其他节点与种子节点的最小障碍距离，然后得到距离转换图；将最小障碍距离作为权重加于对应的图像块特征上，得到空间有序的加权图像块特征描述子，带有图像特征的组合权重被合并到结构化支持向量机中以执行跟踪。本发明结合图像颜色直方图特征和方向梯度直方图特征计算得到基于背景种子节点集合的距离转换图，根据图像图像块与背景节点的最小障碍距离，解决了遮挡和形变的问题，同时能够减少漂移，增强跟踪的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108932729A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810939906.8
申请日：2018-08-17
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种最小障碍距离加权跟踪方法，在搜索窗口内进行采样产生一组候选样本；将当前帧的边界框分为不重叠的图像块并扩大为扩展边界框，提取每个图像块的特征；以边框图像作为种子节点，计算其他节点与种子节点的最小障碍距离，然后得到距离转换图；将最小障碍距离作为权重加于对应的图像块特征上，得到空间有序的加权图像块特征描述子，带有图像特征的组合权重被合并到结构化支持向量机中以执行跟踪。本发明结合图像颜色直方图特征和方向梯度直方图特征计算得到基于背景种子节点集合的距离转换图，根据图像图像块与背景节点的最小障碍距离，解决了遮挡和形变的问题，同时能够减少漂移，增强跟踪的稳定性和鲁棒性。
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