显著子区域在线选择的目标鲁棒跟踪

针对复杂环境下的视觉目标鲁棒跟踪问题, 模拟人视觉选择注意显著区域的智能特性, 提出一种在线选择目标显著子区域的跟踪方法. 根据中心-周围差异和相对背景的差异提取具有区分性的子区域, 通过跟踪误差分析子区域时序一致性, 选择稳定的显著子区域, 利用子区域局部与目标整体的空间关系估计目标位置. 实验结果表明, 通过动态选择显著的目标子区域, 能够提高对部分遮挡和背景相似干扰影响的适应性.