融合位置估计的自适应尺度相关滤波跟踪

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针对相关滤波跟踪算法中不能适应目标多尺度变化的问题,提出了一种融合位置估计和尺度估计的自适应尺度相关滤波器.通过提取当前图像中不同尺度大小的目标模板,作为先验信息加到滤波器中学习,训练滤波器.对多尺度模板训练赋予新的权重定义,重新定义了多尺度模板对应的标签.提高了滤波器对目标尺度变化的敏感度.通过在CVPR2015数据集验证,该方法的精准率为0.803、成功率为0.705.特别是在多尺度环境影响下,该算法结果优于其他算法,达到了预期跟踪效果.
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