基于相关滤波器的自适应目标跟踪

来源 :图学学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：mxltx

【摘要】

：

针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法在遮挡情况下通常会跟踪失败问题,提出一种目标边缘增强的自适应核相关滤波器算法。首先通过核相关滤波器找出目标位置,对目标位置区域进行边缘增强,使目标特征更突出,提高分类器性能,然后通过计算目标位置的响应强度自适应的改变模板的学习率参数,使检测模板适应外界环境的变化。实验选取15段公开视频序列进行测试,与现有几种相关滤波器进行比较,相对于结果最好的KCF算法的平均

【作者】

：

李宗民王国瑞刘玉杰李华

【机构】

：

中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

【出处】

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图学学报

【发表日期】

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2017年02期

【关键词】

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【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61379106),山东省中青年科学家奖励基金项目(BS2010DX037),山东省自然科学基金项目(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011),浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1315),中央高校基本科研基金项目(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A)

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