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基于北京加权的多特征融合目标跟踪算法
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2021-05-19
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针对均值漂移（MS）目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的冋题，提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法 BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数，细化各像素对准确描述目标的重要程度，从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪，构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制，使 B WMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明，与MS算法、HRBW算法相比，该算法对环境变化的适应性较好，能取得更鲁棒的跟踪结果，且跟踪成功率髙达94.84%。
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