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基于CRF模型和标签代价的群组多目标跟踪算法

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2014-05-14

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:54

Issue:3

Page Number:345-354

ISSN No.:1000-8608

Key Words:计算机视觉;多目标跟踪;CRF模型;标签代价;群组状态

Abstract:目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中。针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法。该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性。在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法。

Pre One:Study on Protocol Design and Performance Analysis for Cognitive Relay Networks

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