【摘 要】
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基于核相关滤波的快速跟踪算法在与除机器学习之外的大部分传统算法相比,该算法在时效性和跟踪精度方面优势明显。但在目标发生严重遮挡或全部遮挡时,KCF的跟踪精度会明显下
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所; 中国科学院大学; 中国华阴兵器实验中心;
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基于核相关滤波的快速跟踪算法在与除机器学习之外的大部分传统算法相比,该算法在时效性和跟踪精度方面优势明显。但在目标发生严重遮挡或全部遮挡时,KCF的跟踪精度会明显下降。通过对其分析发现,当目标发生遮挡时,分类器会引入错误信息,从而导致跟踪精度下降甚至跟踪失败。因此在KCF算法的基础上引入遮挡检测机制,当跟踪器判断出目标发生遮挡时,停止分类器参数的更新;同时利用局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征进行层级遮挡检测可以有效地区分目标变形和遮挡。对于满足线性运动的目标,利用卡尔曼滤波器对目标进行位置预测以解决目标发生遮挡后的定位问题。实验证明,提出的算法对具有遮挡和变形情况的目标跟踪具有较高的鲁棒性。
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