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融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法
李宗民1; 付红姣1; 刘玉杰1; 李华2
2019
发表期刊计算机辅助设计与图形学学报
ISSN1003-9775
卷号31.0期号:005页码:792
摘要针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.
关键词目标跟踪 深度学习 多模板 核相关滤波器 多尺度
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36036
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,付红姣,刘玉杰,等. 融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报,2019,31.0(005):792.
APA 李宗民,付红姣,刘玉杰,&李华.(2019).融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.计算机辅助设计与图形学学报,31.0(005),792.
MLA 李宗民,et al."融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法".计算机辅助设计与图形学学报 31.0.005(2019):792.
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