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为解决目标在复杂环境下表观信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用物体性检测的目标跟踪算法.该算法首先依据核相关滤波器初步求得目标预测状态;然后,基于物体建议边界框检测原理,生成考虑尺度大小与纵横比的初始建议边界框集合,并设计精选择准则得到优化的建议边界框集合;通过引入运动连续性,求得基于建议边界框的目标预测位置和尺度,进而综合求得最佳目标状态估计;最后,对当前帧目标进行遮挡影响判定,给出相应的模板更新策略.实验结果表明,新算法在多种典型测试场景中都能取得较为鲁棒的跟踪效果.