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摘要:
针对长期目标跟踪算法中目标部分遮挡甚至消失情况下的目标有效跟踪问题,提出了一种融合了目标显著性特征的选择性跟踪算法.首先,为了有效抑制背景信息的干扰,综合HOG特征以及颜色统计特征的特点提出了前景概率图来实现增强目标显著性抑制背景干扰的效果.其次,为了减少跟踪漂移和解决重度照明和遮挡等挑战性场景中的跟踪失败问题,引入了具有筛选条件的选择性跟踪和检测框架,用以控制检测器的激活以及最终结果的选择.OTB2013数据集上的实验结果证明,本文算法可以取得91.1%的总体准确率以及67%的总体成功率,结果优于大部分跟踪算法.
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文献信息
篇名 基于显著性特征的选择性目标跟踪算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 前景概率图 条件检测机制 跟踪置信度 特征显著性
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 118-123
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 3678字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.01.014
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 张鑫 华南理工大学电子与信息学院 17 70 5.0 8.0
2 丁新尧 华南理工大学电子与信息学院 1 0 0.0 0.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
前景概率图
条件检测机制
跟踪置信度
特征显著性
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导