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基于多源图像特征融合的在线目标跟踪方法

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申请号：CN201310064931.3
申请人：西北工业大学
申请日：2013-03-01
主分类号：G06K9/32
公开（公告）日：2013-06-05
公开/公告号：CN103136526A

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摘要：本发明公开了一种基于多源图像特征融合的在线目标跟踪方法，用于解决基于在线选取的最优特征目标跟踪方法鲁棒性差的技术问题。技术方案是首先利用线性组合的方式将可见光图像与红外图像融合，使目标在当前图像上与背景的对比度达到最大，突出目标在图像上的特征信息；其次，通过对目标提取角点的方式获取目标的特征信息，并利用光流算法实现目标的跟踪。为了进一步提高跟踪的鲁棒性，加入了检测分类算法对目标与背景样本的信息进行分类，再此基础上，利用在线学习，协同处理光流跟踪结果和检测分类结果，获取最优的目标跟踪结果，跟踪结果准确率达到85％以上。

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