【摘 要】
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本文基于判别尺度空间跟踪算法,将位置纠正方法和卡尔曼滤波算法应用于行人跟踪中.为解决行人因形变和环境变化导致的跟踪不准确的问题,本文充分利用fhog特征在行人跟踪上的优势,以判别尺度空间算法中的位置滤波器所计算的位置为中心,再次提取行人的fhog特征并将其与位置滤波器模板做相关运算,以此纠正行人位置.其次,利用卡尔曼滤波算法对纠正后的行人位置进行预测和再次纠正,最终在双重纠正的位置上训练新的位置滤
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本文基于判别尺度空间跟踪算法,将位置纠正方法和卡尔曼滤波算法应用于行人跟踪中.为解决行人因形变和环境变化导致的跟踪不准确的问题,本文充分利用fhog特征在行人跟踪上的优势,以判别尺度空间算法中的位置滤波器所计算的位置为中心,再次提取行人的fhog特征并将其与位置滤波器模板做相关运算,以此纠正行人位置.其次,利用卡尔曼滤波算法对纠正后的行人位置进行预测和再次纠正,最终在双重纠正的位置上训练新的位置滤波器模板.本文选取OTB-100中的行人数据集对该方法进行性能测试,实验结果表明,在原算法位置上,再次提取fhog特征进行相关运算能够纠正行人的位置,同时卡尔曼滤波对纠正位置进行预测和再次纠正,可使行人的定位精度再次提升.
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