【摘 要】
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核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)目标跟踪算法的跟踪过程容易受到快速运动和运动模糊、遮挡及相似物干扰等因素影响,导致跟踪效果不佳.针对以上问题,本文提出了一种结合KCF框架和Kalman预测器的运动目标跟踪算法.该算法首先将原始图像映射到CN(Color-Name)特征空间,使跟踪器能够处理多通道颜色特征的图像;其次在跟踪过程中,加入Kalman滤波器
【机 构】
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河北工业大学 电子信息工程学院,天津,300401
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核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)目标跟踪算法的跟踪过程容易受到快速运动和运动模糊、遮挡及相似物干扰等因素影响,导致跟踪效果不佳.针对以上问题,本文提出了一种结合KCF框架和Kalman预测器的运动目标跟踪算法.该算法首先将原始图像映射到CN(Color-Name)特征空间,使跟踪器能够处理多通道颜色特征的图像;其次在跟踪过程中,加入Kalman滤波器来预测图像目标位置,根据预测位置确定待检测区域进行检测,并利用检测结果更新Kalman滤波器,提高跟踪检
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