【摘 要】
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相关滤波目标跟踪算法是基于目标模板与待测图像之间的相关性大小来实现目标的定位与跟踪,核相关滤波器(KCF)的提出更将其推向了新的高度。然而,通过对KCF算法的深入研究发现
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,无锡环境科学与工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502203),江苏省自然科学基金(BK20150122),江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB520039).
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相关滤波目标跟踪算法是基于目标模板与待测图像之间的相关性大小来实现目标的定位与跟踪,核相关滤波器(KCF)的提出更将其推向了新的高度。然而,通过对KCF算法的深入研究发现,相关滤波器在抗遮挡性能方面有着严重的不足,尤其是在目标短暂消失的情况下十分容易出现跟踪丢失的情况。为了解决这个问题,提出了一种将KCF与前后向误差检测算法相结合的方法,通过前后向误差算法检测遮挡现象,并在遮挡发生后及时保留原目标模板,最后进行小范围的预测并结合原模板重新定位目标位置。实验表明,此方法能有效解决目标短暂完全消失的遮挡状况,
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