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摘要:
针对复杂环境下采用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,基于密度采样框架提出了一种特征融合的核相关滤波目标跟踪算法.首先,对密度采样得到的各个样本提取多种特征,分别建立目标外观模型,并用核化的岭回归分类器分别对样本的外观模型进行训练;然后用训练获得的滤波模板对待检测帧的各个候选样本进行相似性度量;最后对相似性度量后的响应值线性融合,以获得对目标位置的估计.为了克服传统的模板更新引起的误跟踪,采用遮挡检测更新策略对目标进行跟踪.实验结果表明,本文提出的算法能够有效避免目标在遮挡、光照变化、背景干扰和相机移动等复杂环境下的影响,具有较高的跟踪精度和鲁棒性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 特征融合的核相关滤波目标跟踪
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 目标跟踪 特征融合 相关滤波 密度采样 岭回归
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 图形与图像技术及其它
研究方向 页码范围 2385-2389
页数 5页 分类号 TP391
字数 5785字 语种 中文
DOI
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 高美凤 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 58 390 9.0 17.0
2 张晓玄 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 2 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
特征融合
相关滤波
密度采样
岭回归
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小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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