一種融合深度信息的視頻目標(biāo)壓縮跟蹤算法

摘要：針對復(fù)雜環(huán)境下單一特征在跟蹤過程中易造成準(zhǔn)確率下降和魯棒性差的問題,提出一種融合深度信息的視頻目標(biāo)壓縮跟蹤算法。利用壓縮感知理論分別提取目標(biāo)灰度圖像和對應(yīng)深度圖像的正負(fù)樣本壓縮特征,通過特征訓(xùn)練弱分類器,利用馬氏距離賦予弱分類器權(quán)值,加權(quán)組合為強(qiáng)分類器,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多特征融合,視目標(biāo)跟蹤為一個(gè)二分類問題,確定目標(biāo)跟蹤結(jié)果。使用由粗到細(xì)的搜索策略減小計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法跟蹤目標(biāo)平均中心位置誤差為9.95像素,平均成功幀率可達(dá)96%,算法保持實(shí)時(shí)性的同時(shí)對視頻目標(biāo)運(yùn)動遭遇的部分遮擋、姿態(tài)變化、光照變化以及相似物干擾等情況下的跟蹤均具有較好的效果。