【摘 要】
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相关滤波(CF)方法应用于视觉跟踪领域中效果显著,但是由于边界效应的影响,导致跟踪效果受到限制,针对这一问题,该文提出一种基于样本质量估计的正则化自适应的相关滤波视觉跟
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室,空军工程大学电讯工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473309,61703423)~~
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相关滤波(CF)方法应用于视觉跟踪领域中效果显著,但是由于边界效应的影响,导致跟踪效果受到限制,针对这一问题,该文提出一种基于样本质量估计的正则化自适应的相关滤波视觉跟踪算法。首先,该算法在滤波器的训练过程中加入空间惩罚项,构建目标与背景的颜色及灰度直方图模板并计算样本质量系数,使得空间正则项根据样本质量系数自适应变化,不同质量的样本受到不同程度的惩罚,减小了边界效应对跟踪的影响;其次,通过对样本质量系数的判定,合理优化跟踪结果及模型更新,提高了跟踪的可靠性和准确性。在OTB2013和OTB2015数据平
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