【摘 要】
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为了解决视觉目标跟踪中的尺度预测的难题,本文在核相关滤波器的目标跟踪的框架下给出了一种尺度估计策略,并对传统的核相关跟踪方法中目标模型的在线更新方法进行了修改,提
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院大学;
【基金项目】
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国家“863计划”(2014AA7031010B)资助项目
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为了解决视觉目标跟踪中的尺度预测的难题,本文在核相关滤波器的目标跟踪的框架下给出了一种尺度估计策略,并对传统的核相关跟踪方法中目标模型的在线更新方法进行了修改,提出了一种多尺度视觉目标跟踪算法。首先,通过对正则化最小二乘分类器(RLS)学习获得位置和尺度核相关滤波器(KCF);然后,寻找位置和尺度KCF输出响应的最大值,完成目标位置和尺度的检测;最后,在线更新目标模型。实验中,对12组具有挑战性的标准视频序列进行测试。实验结果表明,相对于现有的3种基于相关滤波器的跟踪方法中的最优者,本文方法的平均中心位置误差(CLE)减少了7.0pixels,平均成功率(SR)提高了18.3%,平均距离(DP)精度提高了5.6%;在目标发生尺度、光照、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下,本文方法均有较强的适应性,具有重要的理论和应用研究价值。
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