文献类型：期刊文章

作　　者：赖益强[1] 魏二有[1,2] 彭绍湖[3]

Lai Yiqiang;Wei Eryou;Peng Shaohu(School of Information Science ＆ Technology,South China Business College,Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou 510545,China;College of Information ＆ Electrical Engineering,Ludong University,Yantai Shandong 264025,China;School of Mechanical ＆ Electrical Engineering,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China)

机构地区：[1]广东外语外贸大学南国商学院信息科学技术学院,广州510545 [2]鲁东大学信息与电气工程学院,山东烟台264025 [3]广州大学机械与电气工程学院,广州510006

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61175120);广东省青年创新人才项目(2015KQNCX199)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：2520-2523

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对复杂背景下基于视觉图像的目标跟踪问题,提出一种结合相关滤波和最小二乘估计(LSE)的目标跟踪方案。首先,对已有视频帧进行初始化处理,并构建目标的几何失真图像模板,以此设计一个相关滤波器。然后,当采集到新视频帧时,根据之前的目标位置序列,利用LSE预测出该帧中的目标位置。接着,提取目标图像,并计算其与目标模板之间的相关性。最后,通过阈值来判断是否检测到真正的目标,并进行反馈用来更新目标模板。在GPU上实现该方案,几个视频序列上的实验结果表明,该方案能够准确跟踪目标,且对噪声和光照等环境因素具有很好的鲁棒性。

关 键 词：目标跟踪 相关滤波 最小二乘估计 目标模板  图形处理单元(GPU)  

分 类 号：TP391]