【摘 要】
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针对复杂场景与多尺度变化过程中,相关滤波算法对目标进行尺度预测时采用图像金字塔,在跟踪过程中需要根据多尺度的目标样本训练出跟踪滤波器,导致跟踪过程中存在计算开销大、跟踪速度慢的问题,本文提出了一种基于密度峰值聚类的尺度自适应跟踪方法并应用于背景感知相关滤波跟踪算法框架中。首先,分别对搜索区域中目标和背景的特征信息进行提取,通过密度峰值聚类方法分别对目标和背景进行聚类分析,聚类时使用间隔采样,降低复
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJ2020JCL023)非独立同分布下的谱聚类离群值检测;
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针对复杂场景与多尺度变化过程中,相关滤波算法对目标进行尺度预测时采用图像金字塔,在跟踪过程中需要根据多尺度的目标样本训练出跟踪滤波器,导致跟踪过程中存在计算开销大、跟踪速度慢的问题,本文提出了一种基于密度峰值聚类的尺度自适应跟踪方法并应用于背景感知相关滤波跟踪算法框架中。首先,分别对搜索区域中目标和背景的特征信息进行提取,通过密度峰值聚类方法分别对目标和背景进行聚类分析,聚类时使用间隔采样,降低复杂场景下背景特征对模型训练的影响,同时提高整体跟踪流程的速度;其次,通过单尺度的滤波器对目标位置进行粗预测,通过增广拉格朗日乘子法将约束项放在优化函数中,降低求解过程的时间复杂度;最后,对搜索区域中的前景点和背景点进行分类,并根据尺度置信度得到目标的最终位置与尺度,实现尺度自适应。与背景感知相关滤波跟踪算法相比,本文方法的跟踪准确率和成功率有所提高,并且跟踪速度大幅提升,在OTB2013数据集上的跟踪速度提升了61.26%,在OTB2015数据集上的跟速度提升了67.18%,在DTB70数据集上的跟踪速度提升了51.91%。同时,本文方法在面对旋转、遮挡等多种复杂情况时的跟踪效果较好、跟踪成功率较高,并且满足实时性要求。该论文有图24幅,表8个,参考文献59篇。
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