【摘 要】
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针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题，提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先，以SRDCF算法为基础，
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61203076);河北省自然科学基金资助项目(No.F2017202009)
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针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题，提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先，以SRDCF算法为基础，利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计问题；然后，利用一种新颖的鲁棒模板匹配技术，通过融合空间权重、相关滤波得分和最佳伙伴相似性得分来估计候选目标位置，解决遮挡情况下的目标重定位问题；最后，采用自适应模板更新策略解决遮挡情况下模板漂移问题。本文采用OTB-2013数据集评估本文算法的性能，同时与34种流行算法进
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