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摘要:
针对传统的基于核相关滤波器的跟踪方法(KCF)缺少跟踪失败检测的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪方法.改进的KCF跟踪器采用高斯窗口方法在目标位置上截取训练样本,这种采样方法可以获得更有效的目标信噪比并同时减少背景干扰信息的引入,从而使跟踪器可以在复杂场景下具有更强的适应性.在目标跟踪的过程中,通过相关运算的峰值旁瓣比检测目标跟踪是否失败,并在相关匹配值较高的位置学习目标检测器.一旦检测到跟踪失败,便对跟踪器进行纠正,恢复目标跟踪.通过实验验证了改进算法的鲁棒性,相比传统的KCF跟踪器的总体性能提高了13.2%.
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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 使用PSR重检测改进的核相关目标跟踪方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 视觉目标跟踪 相关滤波器 目标重检测
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 196-202
页数 7页 分类号 TP39
字数 4338字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1601-0261
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 朱永利 华北电力大学计算机系 268 5516 39.0 62.0
2 潘振福 华北电力大学计算机系 7 43 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
视觉目标跟踪
相关滤波器
目标重检测
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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