基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法

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为提高复杂背景下目标跟踪的精度和鲁棒性,提出一种多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法。在海量无关图片训练集上得到深度模型,使用目标跟踪视频序列对其进行微调;从模型中提取多层深度线性特征并进行插值运算,同时提取图像序列的方向梯度直方图特征和颜色名特征;将得到的特征图通过核相关滤波计算相应的相关响应图;融合各个响应图,寻找最大响应值以确定目标位置。在OTB和VOT标准数据集上的实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够在背景斑杂、光照变化、目标遮挡和变形等复杂环境下长期稳定地跟踪目标。
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