【摘 要】
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相关滤波算法容易受到形变、运动模糊、相似背景等因素的干扰，导致跟踪任务失败。为了克服以上问题，该文提出一种基于全局背景与特征降维的视觉跟踪算法。该算法首先提取紧邻目
【基金项目】
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江苏省自然科学基金青年基金(BK20150204);国家重点研发计划(2016YFC0801403);国家自然科学基金(51504214,51504255,51734009,61771417);江苏省重点研发计划(BE2015040)~~
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相关滤波算法容易受到形变、运动模糊、相似背景等因素的干扰，导致跟踪任务失败。为了克服以上问题，该文提出一种基于全局背景与特征降维的视觉跟踪算法。该算法首先提取紧邻目标的图像区域作为负样本供分类器学习，以抑制相似背景的干扰；然后提出一种基于主成分分析的更新策略，构建降维矩阵压缩HOG特征的维度，在更新分类器的同时减少其冗余度；最后加入颜色特征表征运动目标，并根据特征对系统状态的响应强度进行自适应融合。在标准数据集上将该文提出的算法与Staple，KCF等其他算法进行了仿真对比，结果表明该文算法具有更强的鲁棒
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