【摘 要】
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目标跟踪是目前的重点研究问题之一。近几年跟踪领域取得了很大的成果,虽然现在已经提出了很多方法,但是由于真实场景的复杂性,目标跟踪仍然是一个挑战。相关滤波模型是一种判别
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目标跟踪是目前的重点研究问题之一。近几年跟踪领域取得了很大的成果,虽然现在已经提出了很多方法,但是由于真实场景的复杂性,目标跟踪仍然是一个挑战。相关滤波模型是一种判别模型,相对比其他判别模型,它利用了大量的训练样本,增强了跟踪器的鲁棒性。但是在跟踪过程中,传统的相关滤波框架下的预测模型通过线性更新获得。这往往会造成,模型逐渐遗忘目标,从而导致跟踪失败。另外,由于真实场景的复杂性,基于单一特征的模型不能同时处理多种问题。 对于以上两种情况,本文分别提出基于自适应模型和基于多特征融合的跟踪方法。自适应模型,通过利用L1稀疏方法确定各个模板的重要程度。首先,构造一个模板字典,模板字典作用于搜索框得到响应集。然后,响应集被对准函数处理后,应用L1范数构造高斯响应与响应集之间的关系式,最小化这个关系式求解表示系数。同时衡量响应集的PSR值,并做归一化处理。最后,由L1方法得到的系数和PSR值共同决定模板的权重。线性加权每个模板,生成自适应模型。多特征融合机制,利用boosting算法思想提高鉴别性特征的重要性。对于每一种特征,用给定的初始目标位置和高斯响应图,构建一个回归器。然后构建测试样本集,选择任意其一回归器对测试样本集进行预测,预测的正确率为此特征的结合权重,同时根据预测正确率调整测试样本的分布,加大被预测错误的样本权重,使得本预测错误的样本在后续的测试中被更加重视,然后选择剩下的任一回归器对调整后的样本进行预测;如此重复,直到最后一个特征的回归器。 本文提出的这两种算法在OTB和VOT上进行算法评估,评估结果表明本文的算法面对复杂场景的表现力更好。
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