自适应融合的长期目标跟踪算法

• 作者: 刘一达 刘巧玲
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 长期跟踪 稀疏相关滤波 颜色模型 自适应融合
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 281-286
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2019.03.012

摘要

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘巧玲	成都大学信息科学与工程学院	15	19	3.0	4.0
2	刘一达	成都大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0