华南理工大学学报(自然科学版)

作者：郑运平 李睿君

单位：华南理工大学 计算机科学与工程学院，广东 广州 510006

关键词：二叉树模型,四叉树模型,目标跟踪,图像分块,准确性,跟踪速度

基金：国家自然科学基金资助项目 (61300134); 广东省自然科学基金资助项目 (2017A030313349，2015A030313206，S2013010012515); 高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题 (20120172120036); 广东高校优秀青年创新人才培养计划项目 (LYM11015); 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 (2015ZM133); 国家留学基金资助出国留学项目 (201406155015); 广东省大学生创新创业训练计划项目 (S2

目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题，广泛应用于视频监控、交通监视、医学诊断等领域。文中提出了一种基于二叉树模型的目标跟踪算法，该方法通过二叉树分块，将图像的目标区域分割为若干大小不一的同类块，块内像素相近，可用一个值或向量统一表示; 块间像素差距较大，从而构成整个目标的特征描述模型。并从准确性和跟踪速度两个方面对 CT 算法、基于四叉树模型的算法 (QT 算法) 和提出的基于二叉树模型的算法 (BT 算法) 进行了比较，结果表明: 与基于四叉树模型的算法相比，基于二叉树模型的跟踪算法在准确性方面几乎不受影响的前提下，跟踪速度显著提升; 与以跟踪速度快闻名的判别式 CT 算法相比，在跟踪速度大致相当的前提下，跟踪准确性却更好。

来源：2020年第1期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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