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摘要:
针对分层卷积特征目标跟踪算法实时性不足和单分类器对目标表观变化适应能力差的问题,提出多高斯相关滤波器融合的实时目标跟踪算法.为了加快跟踪算法,提取VGG-19网络的Pool4和Conv5-3层的多通道卷积特征,通过稀疏采样减少卷积特征通道数;为了防止特征减少造成精确度下降,利用不同高斯分布样本训练多个相关滤波器,并对所有分类器预测的目标位置进行自适应加权融合,提高算法对目标姿态变化的鲁棒性;采用稀疏模型更新策略,进一步提高算法速度,使算法具有实时性.在OTB100标准数据集上对算法进行测试,结果表明,该算法的平均距离精度为86.6%,比原分层卷积特征目标跟踪算法提高了3.5%,在目标发生遮挡、形变、相似背景干扰等复杂情况时具有较好的鲁棒性;平均跟踪速度为43.7帧/s,实时性更好.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于多高斯相关滤波的实时跟踪算法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 视觉跟踪 卷积特征 相关滤波 高斯分布 自适应融合
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 计算机与控制工程
研究方向 页码范围 1488-1495,1562
页数 9页 分类号 TP391
字数 5057字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.08.007
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 邹建成 北方工业大学理学院 64 890 13.0 29.0
2 王润玲 北方工业大学理学院 9 17 3.0 4.0
3 熊昌镇 4 51 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
卷积特征
相关滤波
高斯分布
自适应融合
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
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81907
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