【摘 要】
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近些年来,随着机器人技术与计算机软硬件的发展,目标跟踪技术在人类生产、生活领域应用的范围不断扩大,得到迅猛发展。但当前传统的目标跟踪方法多为针对某个问题进行研究,很
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海市智能制造及机器人重点实验室
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近些年来,随着机器人技术与计算机软硬件的发展,目标跟踪技术在人类生产、生活领域应用的范围不断扩大,得到迅猛发展。但当前传统的目标跟踪方法多为针对某个问题进行研究,很少能够同时满足鲁棒性好、精确度高等要求。针对传统目标跟踪算法采用单一特征描述跟踪目标,在某些场景鲁棒性较差的问题,本文提出将HOG特征和CN特征进行融合,结合HOG特征对光照变化和运动模糊鲁棒性好以及CN特征对外观变形鲁棒性好的优点,在提高鲁棒性的同时,也大幅提高了跟踪的精确度。
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