湖北大学计算机与信息工程学院, 湖北 武汉 430062
针对均值漂移跟踪算法中目标模型更新误差累计导致的后续跟踪误差变大,提出了一种基于四通道不可分小波的均值漂移目标 跟踪方法。基于不可分小波对目标图像的分解,利用高频子图分割出准确的目标区域,将此区域的高频与低频特征值融合,进行均值漂移跟踪。在跟踪过程中使用 基于目标轮廓的尺度与模型更新,并用子特征相关系数对目标特征模型进行自适应更新。结果表明提出的方法在跟踪场景和目标外观变化时具有实时性与准确性。 与未进行图像分割的跟踪方法相比,提出的方法具有更好的跟踪精准度；与使用条件随机场(CRF)的跟踪方法相比,其具有更好的处理速度与精确性。
图像处理 计算机视觉 目标跟踪 不可分小波 图像分割 image processing computer vision object tracking non-separable wavelets image segmentation
