【摘 要】
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当被跟踪目标受变形、遮挡、快速和不规则运动等因素的干扰时,基于单一颜色特征的相关滤波器跟踪算法难以实现精准的目标定位。为此,分析基于多通道颜色特征Color Names(CN)
【基金项目】
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国家自然科学基金(51765042,61662044);江西省科技支撑计划项目(20142BBE50037)
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当被跟踪目标受变形、遮挡、快速和不规则运动等因素的干扰时,基于单一颜色特征的相关滤波器跟踪算法难以实现精准的目标定位。为此,分析基于多通道颜色特征Color Names(CN)的核相关滤波器算法(KCF),结合CN特征与颜色统计特征提出一种改进算法。使用掩模矩阵对CN特征的训练样本进行裁切,以提高真实样本的比例。在此基础上,将CN特征与颜色统计特征用于位置相关滤波器的训练,分别获得目标位置,并对两者进行加权处理,得到最终的目标跟踪结果。实验结果表明,与KCF和benchmark_tracker库中性能较优
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