本文關鍵詞：特征融合和模型自適應更新相結合的相關濾波目標跟蹤，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出了一種基于自適應特征融合和自適應模型更新的相關濾波跟蹤算法(CFT)。該算法在跟蹤的訓練階段利用損失函數(shù)計算特征的自適應權重,在檢測階段對不同特征的響應圖進行加權求和,從而實現(xiàn)了響應圖層面的自適應特征融合。設計了自適應的模型更新策略,采用響應圖的峰值旁瓣比判斷是否發(fā)生遮擋或錯誤跟蹤,據(jù)此決定是否在當前幀更新目標模型。在11個視頻序列上對所提算法進行了實驗,驗證了所采用的自適應特征融合策略和自適應模型更新策略的有效性。與多個傳統(tǒng)的采用單特征的相關濾波跟蹤算法進行了比較,結果顯示,所提算法的跟蹤精度和成功率典型值分別提升了18.2%和11.5%。實驗結果驗證了特征融合和自適應模型更新對跟蹤算法的改進具有指導意義。
【作者單位】： 軍械工程學院2系;中國人民解放軍63813部隊;中國人民解放軍66285部隊;
【關鍵詞】： 視覺跟蹤 相關濾波跟蹤 特征融合 模型自適應更新
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61141009)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目標跟蹤是計算機視覺領域的基礎性研究,在精密控制、自動駕駛、安全監(jiān)控等場景有著廣泛的應用[1-2]。自上世紀80年代,跟蹤算法的研究主要經(jīng)歷了光流法[3]、基于mean shift的跟蹤[4]和基于粒子濾波的跟蹤[5]等。近十年來,許多學者采用機器學習方法設計魯棒的跟蹤算法,使

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  本文關鍵詞：特征融合和模型自適應更新相結合的相關濾波目標跟蹤，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：488571