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摘要:
近年来,基于相关滤波的目标跟踪算法因其具有很好的跟踪精度和明显的速度优势,引起了研究人员的极大关注.提出一种基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪算法.首先,提取三种互补特征,通过相关滤波响应图评估各特征的跟踪性能,自适应选择最优特征进行位置跟踪;其次,预设响应图阈值作为位置相关滤波模型更新的判断条件,优化模型更新方式;最后,引入尺度相关滤波跟踪器,进一步提高了算法的尺度适应性和跟踪精度.实验部分将该算法和近年来流行的相关滤波及非相关滤波类跟踪算法进行了对比,结果表明,该算法在精度上优于其他算法,同时具有53.12 frame/s的实时跟踪速度.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪
来源期刊 光学学报 学科 工学
关键词 机器视觉 目标跟踪 相关滤波 自适应特征选择 自适应尺度
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 机器视觉
研究方向 页码范围 166-175
页数 10页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3788/AOS201737.0515001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孔繁锵 26 176 8.0 12.0
2 王丹丹 10 32 3.0 5.0
3 沈秋 11 47 4.0 6.0
4 严小乐 5 10 1.0 3.0
5 刘霖枫 2 7 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
目标跟踪
相关滤波
自适应特征选择
自适应尺度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
出版文献量(篇)
11761
总下载数(次)
35
总被引数(次)
130170
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导