【摘 要】
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为提升核相关滤波跟踪算法(KCF)在目标出现遮挡时的鲁棒性,提出一种结合不变矩特征的核相关滤波跟踪算法。以不变矩特征描述目标,通过初始模型与待测目标之间的相似度变化情
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为提升核相关滤波跟踪算法(KCF)在目标出现遮挡时的鲁棒性,提出一种结合不变矩特征的核相关滤波跟踪算法。以不变矩特征描述目标,通过初始模型与待测目标之间的相似度变化情况,设定遮挡判断机制;利用相似度的大小将模型更新机制中的学习率分段,实现目标模型的自适应更新。为测试算法的有效性,采用OTB-2013评估数据集,实验结果表明,与KCF算法相比,该算法在跟踪精度上提升了7.4%,在成功率上提升了10.8%。
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