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针对背景感知相关滤波(BACF)跟踪算法存在因光照变化、遮挡、变形等情况而导致跟踪失败,论文提出了一种自适应多特征融合的目标跟踪算法。算法在分类器学习中引入时间正则化来平衡主动和被动模型学习,从而可以有更健壮的模型;在训练阶段分别提取目标的方向梯度直方图(HOG)、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征进行自适应特征融合;最后,采用了一种自适应模型更新策略,根据跟踪置信度来决定是否更新模型,避免模型被污染。采用OTB50评估基准中50组视频序列验证了论文算法的有效性,并与其他跟踪方法进行了对比。结果表明