典型文献
基于分块提取与异步更新的目标跟踪算法
文献摘要：
为解决复杂环境下跟踪算法面临的光照变化、遮挡及相似干扰等问题,提出了基于多模型融合的自适应分块鲁棒目标跟踪算法,算法基于局部敏感直方图构建光照不敏感特征,基于超像素分割对采集图像进行自适应分块,以充分发挥子块的特征一致优势;通过相对熵和均值聚类构建双权值约束,以自适应提取高置信度子块进行目标跟踪,从而避免全局搜索并提高跟踪的精确性和实时性;算法通过遮挡检测和子块异步更新,进一步提高算法的运行效率和鲁棒性,提高模型对背景信息的过滤能力.实验结果表明,与其他跟踪方法相比,在包括遮挡、光照变化、相似目标和背景干扰等复杂场景下,该算法具有更优的跟踪精度和跟踪正确率,以及对不同场景的适应性和鲁棒性.
文献关键词：
目标跟踪;光照不敏感特征;超像素自适应分块;遮挡检测;异步更新
中图分类号：
作者姓名：
欧阳美龙
作者机构：
辽东学院工程技术学院,辽宁 丹东 118000
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳美龙-.基于分块提取与异步更新的目标跟踪算法)[J].火力与指挥控制,2022(09):120-127,136
A类：
光照不敏感特征,超像素自适应分块
B类：
异步更新,目标跟踪算法,复杂环境,多模型融合,局部敏感,直方图,超像素分割,采集图像,相对熵,均值聚类,权值,自适应提取,置信度,全局搜索,精确性,遮挡检测,背景信息,过滤能力,跟踪方法,相似目标,背景干扰,复杂场景,跟踪精度,同场
AB值：
0.285707
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