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為了解決變結構目標跟蹤過程中目標失跟率較高的問題，提出了一種基于視覺量子（vision quantum，簡稱VQ）的目標跟蹤方法．該方法首先在圖像內自上而下地輻射視覺量子采集灰度信息，統(tǒng)計量子內部概率密度較大的灰度級和分布區(qū)域；然后計算視覺量子的量子頻率，歸一化量子頻率系數，濾除系統(tǒng)噪音和雜波干擾，利用頻率階躍不變性移動視覺量子至平衡狀態(tài)，將達到量子平衡狀態(tài)的視覺量子組成量子簇：最后，以該量子簇作為候選目標信息，采用極大似然估計預測運動目標狀態(tài)，以預測結果作為下一幀圖像中視覺量子移動的參考值，并進一步驗證移動后的視覺量子是否達到量子平衡狀態(tài)，以確保目標跟蹤有效性，該方法抓住了變結構運動目標前景與背景交界處具有量子頻率階躍不變性的特點，繼而將階躍不變特征采用具有獨立性和約束性的視覺量子進行描述，可以有效地消除形狀變化、尺度變化等變結構因素對運動目標跟蹤的影響，失跟率較低，同時，由于視覺量子數據量較小，計算復雜度較低，其跟蹤實時性較高．大量實驗測試結果表明。該方法對變結構目標跟蹤具有很好的適應性、實時性和魯棒性．
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