【摘 要】
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在计算机视觉技术领域,目标跟踪无疑是极为重要,且充满挑战的研究对象,它在诸多领域都有着广泛应用,譬如军事、交通智能化、安防等。相关滤波跟踪利用循环卷积矩阵将时空域卷
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在计算机视觉技术领域,目标跟踪无疑是极为重要,且充满挑战的研究对象,它在诸多领域都有着广泛应用,譬如军事、交通智能化、安防等。相关滤波跟踪利用循环卷积矩阵将时空域卷积运算转换为变换频域的乘积运算,具有非常高效率的计算速度,然而,由于遮挡、快速运动、模糊、光照及外观变化等干扰因素的存在,相关滤波仍有特征表示单一、边界效应产生错误样本以及目标上下文信息未利用等方面的问题。针对这些问题。本文基于相关滤波算法展开相关研究,并以传统方法为基础对其进行相应改善,主要涉及到的工作包括:第一,对单一特征表达能力欠缺现象,提出一种滤波跟踪方法,其中涵盖了两个特征,亦即决策层融合颜色与方向梯度直方图。对这两个特征进行提取,主要是基于差异性特征训练多脊回归分类装置,借助于后者就能获得数个跟踪结果,然后结合差异性的特征响应图峰值旁瓣比自适应分配权值,将相应的跟踪结果给予加权处理,使得相应的跟踪精度得到提升。第二,针对在干扰场景中出现的跟踪漂移现象,提出了一种引入上下文补丁的框架,该框架能够很好的与相关滤波跟踪器结合。结合上下文补丁的背景信息和跟踪目标相关性响应值,有效的对下一帧的候选目标进行预测和更新。有效提高了相关滤波跟踪算法在部分遮挡、光照的动态改变等干扰环境的跟踪精准性。基于测试集的分析可知得出,通过本次的改善算法相较于之前的滤波跟踪算法而言,在跟踪精度、成功率等层面表现突出,同时本次优化的算法也有着较佳的鲁棒性,平均中心误差与像素误差值均小于传统的相关滤波跟踪算法。
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