基于壓縮跟蹤算法改進
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為解決目標外形、姿態(tài)變化以及被遮擋的難點，對壓縮跟蹤算法進行改進：以Kalman預測位置為中心，采用由粗到精的搜索策略，快速準確地找到具有最大分類分數(shù)的目標位置：根據(jù)目標在每一幀最大分類分數(shù)的變化規(guī)律進行粗判定，再利用目標和模板的相似度進行精判定以判斷遮擋的開始：利用Kalman預測器預測目標被遮擋時的位置，利用基于MCD距離的模板匹配檢出脫離遮擋后的目標．使用浮點轉(zhuǎn)定點等策略將算法在DSP上優(yōu)化實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明：跟蹤效果穩(wěn)定，在目標外形、姿態(tài)緩慢變化以及被遮擋時能準確地跟蹤目標。對640x480像素的視頻，跟蹤框為64x64像素時，被遮擋目標跟蹤速度達到38.5毫秒／幀，滿足實時性要求。
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