針對目標跟蹤中因背景混疊和遮擋等因素導致的目標丟失問題,提出了一種基于背景約束與卷積特征的目標跟蹤方法(TBCCF)。對輸入圖像進行多特征融合并降維,增強目標特征判別性能的同時降低特征計算的復雜度;在濾波器訓練過程中引入背景約束,使得濾波器更專注于目標響應,以提升抗干擾能力;通過設置記憶濾波器與峰值旁瓣比檢測,判斷目標是否丟失。若丟失,引入卷積特征濾波器進行重檢測,實現(xiàn)目標的重捕獲。在Visual Tracking Benchmark數(shù)據(jù)集50個復雜場景視頻序列上的實驗結果表明,所提算法總體精度和總體成功率優(yōu)于現(xiàn)有的多數(shù)跟蹤算法。

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