复杂环境下一种基于改进核相关滤波的视觉鲁棒目标跟踪方法

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目标跟踪在自动驾驶和智能监控系统等实时视觉应用中发挥着重要作用。在遮挡、相似干扰等情况下,传统的基于相关滤波的跟踪算法容易发生漂移,鲁棒性有待进一步提高。基于此,提出了一种扩展特征描述的检测辅助核相关滤波目标跟踪架构。首先,在传统的核相关滤波目标跟踪算法的基础上,通过目标检测辅助对跟踪结果进行质量判断,实现对遮挡以及目标丢失的判别;然后通过拓展特征模板的构建与匹配,实现抗干扰相似目标判断及目标重定位;最终,以行人跟踪为例进行了试验,分别通过OTB数据及验证试验和移动机器人平台视觉跟踪验证试验,验证了
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