增强尺度估计的特征压缩跟踪算法

• 作者: 徐康 龙敏
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 相关滤波 尺度估计 特征压缩 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 1176-1181
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4121字
• 语种: 中文

摘要

目标跟踪过程中,目标的尺度变大会引入更多的背景噪声,而在目标尺度变小时却采样不足,导致算法鲁棒性不强.为了实现复杂背景环境下可视目标的稳健跟踪,本文提出一种增强尺度估计的特征压缩跟踪算法,单独设置一个判别相关滤波器用于尺度估计,在线学习更新样本尺度,实时匹配最佳目标尺寸并更新特征采样块尺寸,对样本特征压缩降维并在线学习更新分类器参数,减小计算开销,提高跟踪稳健性.实验结果显示,算法可以适应目标的姿态及尺度变化,与已有类似算法相比,本文提出的算法具有更强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙敏	长沙理工大学计算机与通信工程学院	40	182	8.0	11.0
5	徐康	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	1	1.0	1.0