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基于相关滤波器的自适应目标跟踪
李宗民1; 王国瑞1; 刘玉杰1; 李华2
2017
发表期刊图学学报
ISSN2095-302X
卷号38.0期号:002页码:198
摘要针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法在遮挡情况下通常会跟踪失败问题,提出一种目标边缘增强的自适应核相关滤波器算法。首先通过核相关滤波器找出目标位置,对目标位置区域进行边缘增强,使目标特征更突出,提高分类器性能,然后通过计算目标位置的响应强度自适应的改变模板的学习率参数,使检测模板适应外界环境的变化。实验选取15段公开视频序列进行测试,与现有几种相关滤波器进行比较,相对于结果最好的KCF算法的平均中心位置误差减少了9.6像素,平均成功率提高了7.55%,平均距离精度提高了21.62%。实验结果表明在目标被遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下,该算法有较强的适应性,具有重要的研究和应用价值。
关键词相关滤波器 目标跟踪 自适应跟踪
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27859
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国石油大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
李宗民,王国瑞,刘玉杰,等. 基于相关滤波器的自适应目标跟踪[J]. 图学学报,2017,38.0(002):198.
APA 李宗民,王国瑞,刘玉杰,&李华.(2017).基于相关滤波器的自适应目标跟踪.图学学报,38.0(002),198.
MLA 李宗民,et al."基于相关滤波器的自适应目标跟踪".图学学报 38.0.002(2017):198.
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