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摘要:
基于核相关滤波器的跟踪算法对于目标的空间结构具有较强的依赖性,无法有效应对遮挡、形变等干扰因素,且单一的特征模型在复杂的跟踪场景下无法准确表述目标信息.为此,提出一种基于自适应多模型联合的算法.通过自适应权重将相关滤波模型与颜色直方图模型进行联合,并将稀疏表示的思想引入相关滤波模型的训练过程中,以增强算法的鲁棒性.OTB视频序列数据集上的实验结果表明,该算法可有效缓解跟踪过程中的遮挡、形变等因素的干扰,与Staple算法、KCF算法相比,目标跟踪的精度显著提升.
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文献信息
篇名 基于自适应多模型联合的目标跟踪算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 目标跟踪 自适应权重 核相关滤波器 联合模型 L1范数
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 多媒体技术及应用
研究方向 页码范围 266-274
页数 9页 分类号 TP391
字数 8327字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0052593
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 蒋敏 江南大学物联网工程学院 56 320 10.0 15.0
2 王任华 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院 14 56 4.0 6.0
3 沈剑宇 江南大学物联网工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
自适应权重
核相关滤波器
联合模型
L1范数
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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