【摘 要】
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因频繁遮挡、尺度变化、边界效应等因素的影响,进行目标跟踪时,时常难以达到较好的预期效果。再有,采用传统特征提取策略也会影响目标跟踪的鲁棒性。针对上述问题,提出一种具有空间调整和稀疏约束的相关跟踪算法。利用传统特征与深度特征的有效融合,适应目标表观变化;基于峰值旁瓣比判别目标在跟踪过程中是否被遮挡,若发生遮挡,则对滤波器进行稀疏正则化约束,提高模型对遮挡问题的鲁棒性;若未发生遮挡,则通过高斯空间调整
【机 构】
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沈阳大学信息工程学院,辽宁 沈阳 110044
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因频繁遮挡、尺度变化、边界效应等因素的影响,进行目标跟踪时,时常难以达到较好的预期效果。再有,采用传统特征提取策略也会影响目标跟踪的鲁棒性。针对上述问题,提出一种具有空间调整和稀疏约束的相关跟踪算法。利用传统特征与深度特征的有效融合,适应目标表观变化;基于峰值旁瓣比判别目标在跟踪过程中是否被遮挡,若发生遮挡,则对滤波器进行稀疏正则化约束,提高模型对遮挡问题的鲁棒性;若未发生遮挡,则通过高斯空间调整惩罚滤波器系数,抑制边界效应的影响。实验利用OTB数据集中5组涵盖了严重遮挡和尺度变化等挑战因素的标准视
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