【摘 要】
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为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟
【机 构】
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南京工业职业技术学院计算机与软件学院,东南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20161099);2017年江苏省高校优秀科技创新团队基金项目(SJCXTD-03工业大数据应用技术);南京工业职业技术学院科研基金项目(YK15-04-01)
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为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形时,采用目标重检测模块重新检测原跟踪目标,该目标重检测采用基于颜色特征的逐像素目标置信积分图来确定备选目标。对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验结果表明,该算法可以有效避免因遮掩等引起的跟踪目标丢失和模型漂移问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相
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