融合響應模板和特征組合的魚眼視頻目標跟蹤方法
作者：周小龍; 黃誠斌; 邵展鵬; 陳勝勇; 雷幫軍 衢州學院電氣與信息工程學院; 衢州324000; 浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院; 杭州310023; 天津理工大學計算機與通信工程學院; 天津300384; 湖北省水電工程智能視覺監(jiān)測重點實驗室(三峽大學); 宜昌443002
摘要：魚眼攝像機的廣泛應用使得魚眼視頻目標跟蹤受到了越來越多的關注,然而其特殊的成像原理造成的嚴重畸變給目標跟蹤帶來了不利的影響.為了降低魚眼鏡頭視頻圖像的畸變對跟蹤結果的影響,提出一種基于響應模板和特征組合的魚眼視頻目標跟蹤方法.首先基于多個樣本對應的響應值合成響應模板,構建基于響應模板的分類器;然后提取目標的HoG特征和Color Name特征分別訓練分類器,綜合考慮2個分類器的響應來確定目標位置;最后在分類器訓練前用成像模型對變形的目標進行矯正.在魚眼視頻數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明,該方法能夠在實時性的基礎上很好地降低圖像畸變以及目標變形的影響,獲得良好的跟蹤表現(xiàn).
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