【摘 要】
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针对传统核相关滤波算法中存在单一特征鲁棒性差、尺度更新不健全等问题,提出了一种特征融合和尺度自适应相结合的目标跟踪算法.首先,通过研究各特征的侧重,将方向梯度特征(HOG)和颜色特征(CN)相融合,可以得到一种辨别能力更强的特征.然后,加入BRISK特征目标尺度的预测方式,从而实现目标的尺度更新,进而提高目标的跟踪精度.最后,在OTB2013数据集上进行算法对比实验.结果表明,与传统算法相比,改进后的算法不仅对于目标遮挡、光照变化和运动模糊等问题鲁棒性较高,而且满足实时跟踪需求.
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000;人工智能四川省重点实验室,四川 宜宾 644000
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针对传统核相关滤波算法中存在单一特征鲁棒性差、尺度更新不健全等问题,提出了一种特征融合和尺度自适应相结合的目标跟踪算法.首先,通过研究各特征的侧重,将方向梯度特征(HOG)和颜色特征(CN)相融合,可以得到一种辨别能力更强的特征.然后,加入BRISK特征目标尺度的预测方式,从而实现目标的尺度更新,进而提高目标的跟踪精度.最后,在OTB2013数据集上进行算法对比实验.结果表明,与传统算法相比,改进后的算法不仅对于目标遮挡、光照变化和运动模糊等问题鲁棒性较高,而且满足实时跟踪需求.
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