【摘 要】
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为解决LCT算法在目标形变与快速移动情况下跟踪效果差的问题,提出一种基于特征融合的跟踪算法。在梯度方向直方图特征相关滤波的基础上,提取目标与背景颜色直方图特征,得到颜
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71171045);上海市教科委创新项目(14YZ130)
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为解决LCT算法在目标形变与快速移动情况下跟踪效果差的问题,提出一种基于特征融合的跟踪算法。在梯度方向直方图特征相关滤波的基础上,提取目标与背景颜色直方图特征,得到颜色特征的目标预测位置。在此基础上,根据跟踪置信度确定特征融合权重,综合考虑梯度特征与颜色特征得到跟踪结果。实验结果证明,与LCT算法相比,该算法的距离精度和重叠精度分别提高了11.5 %和21.2 %,平均中心位置误差减少了15.3像素。
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