摘要: 为解决目标跟踪过程中目标表示鲁棒性和实时性的问题,构建了一种全新的纹理描述算子,并以此完成目标表示进而实现鲁棒的目标跟踪.该算子通过计算邻域像素与中心像素相似的数量,并充分利用中心像素的局部梯度信息,构成一组3维向量完成纹理描述,统计真实目标区域内像素的纹理信息完成目标表示,同时采用一种简单的在线机制更新目标模板,进而嵌入到粒子滤波框架完成目标跟踪.实验结果表明,该方法在光照变化、姿态变化、遮挡、运动模糊等情况下均能完成鲁棒跟踪,平均跟踪成功率为87.9%,表明该算子具有良好的旋转不变性和光照不变性,对复杂纹理结构有较强的区分能力.