【摘 要】
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目标跟踪是智能视频监控系统的关键技术基础,在视觉目标实时跟踪过程中往往因为漂移而降低精度.针对这个问题,在颜色特征的基础上,通过分析和优化学习率来抑制漂移,提高目标
【机 构】
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漳州职业技术学院信息工程学院,闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(61703196);福建省自然科学基金项目(2018J01549)
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目标跟踪是智能视频监控系统的关键技术基础,在视觉目标实时跟踪过程中往往因为漂移而降低精度.针对这个问题,在颜色特征的基础上,通过分析和优化学习率来抑制漂移,提高目标跟踪的精度.首先,利用RGB颜色特征建立目标背景与干扰感知目标模型.其次,根据干扰感知的模型计算目标跟踪对象的干扰区域与目标区域的概率值与距离值.最后,通过引入不同的学习率,优化目标跟踪中概率值与距离值进行目标定位,得到跟踪结果的最优值.采用VOT2016评估基准60组视频序列验证优化分析的有效性,实验结果表明对学习率进行优化,目标跟踪的精度和
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