【摘 要】
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研究了优化核相关滤波器跟踪算法(KCF)在多目标跟踪领域的应用。建立一个基于背景差分法和KCF算法的多目标跟踪系统,背景差分法用于提取视频中移动的物体,得到其轮廓和大小作为输入,以此优化KCF算法。KCF算法和背景差分法在每一帧优化彼此的跟踪决策。根据MOTA和MOTP评估指标,在标准数据库中的3个城市交通视频测试本文提出的优化算法,并与两种广泛使用的多物体跟踪算法对比。结果显示,该算法在整体效果
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研究了优化核相关滤波器跟踪算法(KCF)在多目标跟踪领域的应用。建立一个基于背景差分法和KCF算法的多目标跟踪系统,背景差分法用于提取视频中移动的物体,得到其轮廓和大小作为输入,以此优化KCF算法。KCF算法和背景差分法在每一帧优化彼此的跟踪决策。根据MOTA和MOTP评估指标,在标准数据库中的3个城市交通视频测试本文提出的优化算法,并与两种广泛使用的多物体跟踪算法对比。结果显示,该算法在整体效果上优于UT、Mendes等算法。基于背景差分法的KCF优化算法给交通背景下的多物体跟踪应用提供了一种新的方案。
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