基于时空模型的尺度自适应跟踪算法

摘要 针对传统跟踪算法无法应对目标外观大小变化的问题，文中提出一种基于时空模型的尺度自适应跟踪算法.首先，建立时空模型，计算置信图，确定目标的中心点;然后，借用聚类思想构建历史目标模板库，并根据估计的目标中心点提取多个尺度的矩形样本，引入方向梯度直方图特征分析模板与样本相似度;最终根据匹配获得的目标最优尺度更新时空模型，实现尺度变化的实时目标跟踪.实验证明本文提出的跟踪方法能够实时调整目标尺度，有效更新时空模型，在复杂的环境下有较好的鲁棒性和实时性