【摘 要】
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针对复杂环境下采用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,基于密度采样框架提出了一种特征融合的核相关滤波目标跟踪算法.首先,对密度采样得到的各个样本提取多种特征,分别
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61373126)资助
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针对复杂环境下采用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,基于密度采样框架提出了一种特征融合的核相关滤波目标跟踪算法.首先,对密度采样得到的各个样本提取多种特征,分别建立目标外观模型,并用核化的岭回归分类器分别对样本的外观模型进行训练;然后用训练获得的滤波模板对待检测帧的各个候选样本进行相似性度量;最后对相似性度量后的响应值线性融合,以获得对目标位置的估计.为了克服传统的模板更新引起的误跟踪,采用遮挡检测更新策略对目标进行跟踪.实验结果表明,本文提出的算法能够有效避免目标在遮挡、光照变化、背景干扰和相机移动等复杂环境下的影响,具有较高的跟踪精度和鲁棒性.
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