论文研究 尺度自适应的压缩跟踪算法.pdf

针对原始压缩跟踪使用固定大小的跟踪框来跟踪目标，提出一种尺度自适应的压缩跟踪算法，在原始的压缩跟踪算法的基础上加入粒子滤波方法，利用分类器的响应产生粒子权重，根据粒子权重大小重新采样，从而避免了粒子退化，利用一个2阶的状态转换模型去估计目标的当前位置和尺度大小，使得跟踪算法能适应运动目标的尺度变化。实验结果表明，与原始的压缩跟踪算法相比，该算法在视频流中的跟踪性能得到提升。