基于中智加权相似度量的尺度自适应视觉目标跟踪算法

TP391; 中智集理论是传统模糊理论的拓展,它能够表述现实生活中的不确定性信息.面对不同问题,中智框架下的真(truth)、不确定(indeterminacy)、假(falsity)隶属度所占权重可能不同.提出了一种分量加权的余弦相似度量,并将其引入均值漂移视觉跟踪算法中.首先基于3σ理论和目标/背景相似度两种属性提出了相应的真、不确定、假量测,然后利用加权余弦相似度量构建权值向量,同时提出了基于中智加权余弦相似度量的尺度更新算法,综合提升均值漂移跟踪性能.实验结果表明,提出的视觉跟踪算法能较好克服相似背景、光照变化、尺度变化等挑战....

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Bibliographic Details
Published in电信科学 Vol. 34; no. 5; pp. 50 - 62
Main Authors 胡珂立, 范恩, 叶军, 沈士根, 谷宇章
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 绍兴文理学院,浙江绍兴,312000%中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海,200050 2018
Subjects
neutrosophic set
加权相似度量
object tracking
中智集
目标跟踪
weighted similarity coefficient
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Summary:TP391; 中智集理论是传统模糊理论的拓展,它能够表述现实生活中的不确定性信息.面对不同问题,中智框架下的真(truth)、不确定(indeterminacy)、假(falsity)隶属度所占权重可能不同.提出了一种分量加权的余弦相似度量,并将其引入均值漂移视觉跟踪算法中.首先基于3σ理论和目标/背景相似度两种属性提出了相应的真、不确定、假量测,然后利用加权余弦相似度量构建权值向量,同时提出了基于中智加权余弦相似度量的尺度更新算法,综合提升均值漂移跟踪性能.实验结果表明,提出的视觉跟踪算法能较好克服相似背景、光照变化、尺度变化等挑战.
ISSN:1000-0801
DOI:10.11959/j.issn.1000-0801.2018176