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摘要:
对TLD跟踪算法进行改进,以提高在跟踪目标发生尺度变化或被遮挡时的跟踪性能.首先使用KCF跟踪器替代TLD算法中原有的中值光流跟踪器,并在特征提取时增加目标的Lab颜色特征,在寻找目标位置时引入尺度估计,在模型更新阶段引入跟踪状态判别机制,通过设定跟踪器中输出响应最大值阈值、APCE阈值及检测器中随机蕨分类器阈值来判断跟踪器跟踪结果的可靠性,改善跟踪器在尺度变化、出现遮挡、光照变化等情况下的跟踪效果.针对TLD算法中的检测器,为了减少大量无意义的窗口,提升算法在存在遮挡时的精确性,在检测之前使用Kalman滤波预估出目标位置,在预估位置周围使用改进的级联分类器更精准地定位目标,改进的级联分类器的前两级仍采用方差分类器和随机蕨分类器,第三级则采用改进的KCF跟踪器.在OTB-50数据集上的实验结果分析表明,该算法跟踪性能优于其他算法,能够满足实时性.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于核相关滤波的TLD跟踪算法的研究
来源期刊 南京师范大学学报(工程技术版) 学科 工学
关键词 目标跟踪 核相关滤波 特征融合 遮挡检测
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 37-43
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-1292.2020.04.006
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 刘怀 35 310 10.0 16.0
2 董春燕 4 2 1.0 1.0
3 梁秦嘉 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标跟踪
核相关滤波
特征融合
遮挡检测
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
南京师范大学学报(工程技术版)
季刊
1672-1292
32-1684/T
大16开
南京市宁海路122号
2001
chi
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