基于归一化互相关匹配算法和Kalman预测器的目标跟踪
针对基于模板匹配的目标跟踪算法在目标被遮挡时容易出现跟踪丢失的问题,提出一种改进的结合遮挡判断和Kalman预测器的模板匹配算法。首先使用三帧差分法提取运动目标并计算运动目标区域。然后针对目标是否被遮挡引入Bhattacharyya距离进行判断,当Bhattacharyya距离小于设定的阈值,表明目标没有被遮挡,则使用归一化互相关(NCC)匹配算法对目标进行稳定跟踪,反之则利用Kalman预测器对被遮挡目标的位置和大小进行预测。实验结果表明,所提算法在静态背景下、目标发生遮挡时的跟踪成功率达到71.43%,比单一NCC匹配算法提高了21.43个百分点。
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