华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (1): 42-50.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190173
郑运平 李睿君†
ZHENG Yunping LI Ruijun
摘要: 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。