【摘 要】
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经典相关滤波跟踪算法KCF,在目标发生严重遮挡和丢失后重现等情形时容易产生漂移。本文提出一个新的算法,在KCF跟踪算法产生漂移时,设计级联检测器重新检测目标位置,更新KCF
【基金项目】
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浙江省自然科学基金（LY14F010008）
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经典相关滤波跟踪算法KCF,在目标发生严重遮挡和丢失后重现等情形时容易产生漂移。本文提出一个新的算法,在KCF跟踪算法产生漂移时,设计级联检测器重新检测目标位置,更新KCF滤波器模型以实现重新跟踪。为了验证该算法的有效性,与传统相关滤波算法KCF、CSK以及其他优秀的目标跟踪算法Struck,TLD,MIL,CT等进行了对比,结果表明,该模型可以显著地提高跟踪器的跟踪效果。尽管该模型引入检测器,对算法的速度有所影响,但算法仍能保证足够快的运行速度而不影响目标跟踪的实时性。
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