基于细粒度特征提取的数字媒体视频运动目标自适应跟踪

摘要

为了有效跟踪数字媒体视频中的运动目标，采取一种基于细粒度特征提取的自适应跟踪方法。这种方法涉及了特征的强化提取以及融合。经实验，该算法在约26次迭代后达到最佳状态，准确率为97.62%，相较于粒子滤波算法和均值漂移算法分别领先11.33%和38.26%；其最优鲁棒性表现为13.24%，相较于两种算法减小了21.44%～41.73%。该算法还能在相似目标或存在遮挡的情况下，保持对目标的有效跟踪。综上，该基于细粒度特征提取的自适应跟踪方法提供了一种准确、鲁棒的数字媒体视频运动目标跟踪解决方案。

关键词

目标追踪 / 细粒度特征 / 粗粒度特征 / 特征融合 / 多重卷积

基金资助

全国高等职业院校信息技术课程教学改革研究项目（KT2024170）