【摘 要】
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在基于视觉的目标跟踪过程中,当目标被遮挡时,跟踪算法精度往往下降。针对该问题,在SAMF跟踪算法基础上,提出一种基于图像分块重检测的改进算法。通过寻找最佳目标位置的方法
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571361);陕西省国际合作交流项目(2017KW-013);西安邮电大学研究生创新基金(CXJJ2017004)
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在基于视觉的目标跟踪过程中,当目标被遮挡时,跟踪算法精度往往下降。针对该问题,在SAMF跟踪算法基础上,提出一种基于图像分块重检测的改进算法。通过寻找最佳目标位置的方法优化SAMF算法,提高目标跟踪的准确率。利用图像分块及样本逐一测试的方法设计重检测模块,当目标因遮挡而无法稳定跟踪时,启动重检测模块,根据重检测后的最大响应值找出目标中心点,并引入模型自动更新策略对目标位置进行更新,避免出现跟踪漂移的现象。采用9个目标跟踪标准测试集进行对比实验,结果表明,该算法较SAMF算法平均距离精度提高了38%,且优于
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