技术特征：
技术总结
本发明属于模式识别和计算机视觉领域，公开了一种结合时空上下文信息的目标跟踪方法，包括：利用第一帧图片训练初始的强分类器，并学习下一帧跟踪需要的时空上下文模型；当新的一帧到达时，利用训练好的强分类器对搜索区域的若干块进行评估，得到第一置信矩阵；然后综合时空上下文信息求得置信图函数，并利用该函数求取搜索区域各个块的置信值，得到第二置信矩阵；最后按照相应的权重线性组合得到最终的置信矩阵，找到最终的置信矩阵中置信值最大的块就是要跟踪的目标；本发明通过将目标的时空上下文信息结合到在线Boosting算法中，能够实现快速的鲁棒性跟踪。
技术研发人员：朱红;王道江
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2017.07.20
技术公布日：2017.12.01