摘要：由于光照变化、目标外观的变化、尺度的变化、目标旋转、遮挡等诸多因素，进行鲁棒、实时的目标跟踪仍然面临很大挑战。时空上下文（spatio-temporal context，STC）算法利用上下文中包含的有用信息提升目标跟踪的鲁棒性，取得了良好的跟踪效果。但是当跟踪目标比较小或者机动性较高的目标时，容易跟偏、甚至跟丢目标。针对上述缺陷，提出了一种基于低通滤波时空上下文（low pass filter spatio-temporal context，LPF-STC）的鲁棒视觉跟踪改进算法。采用低通滤波算法进行运动预测，对下一帧的目标位置进行预测，并将其作为下一帧时空上下文快速跟踪算法的迭代起点，提高目标跟踪鲁棒性。最后在公共数据集上进行的对比实验表明，所提出的算法具有更好的跟踪效果和鲁棒性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电信技术
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关键词：视觉跟踪 时空上下文 低通滤波 运动预测
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