ELM增强自适应相关滤波的实时目标跟踪

• 作者: 姚保琛 孙茜
• 来源期刊: 合肥学院学报（综合版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 相关滤波 极限学习机 尺度自适应 动态更新
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子
• 页码范围: 64-72
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 5667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-162X.2018.02.012

摘要

真实环境下目标跟踪的难点在于兼顾准确度和实时性.提出一个基于相关滤波器的动态更新和尺度自适应跟踪算法,通过选取高效的特征组合,滤波器的动态更新以及快速的尺度估计,提升了跟踪器的精度和成功率,同时保证了算法的实时性.另外,为了应对漂移、遮挡等问题,采用极限学习机作为局部目标搜索的分类器,帮助跟踪器找回目标.在标准测试库(OTB)上的实验结果表明本文算法在精度、效率和鲁棒性方面均优于现有的跟踪方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙茜	安徽邮电职业技术学院计算机系	6	2	1.0	1.0
2	姚保琛		2	0	0.0	0.0