【摘 要】
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面向智能小车图像目标跟踪快速响应需求，提出一种基于先验置信度修正最小输出误差平方和（MOSSE）滤波器的目标快速跟踪算法。首先利用目标多特征算子构建先验描述向量，根据归一化相关响应、跟踪目标框的质心距离和直方图相似性构建置信度模型。在MOSEE滤波器预测和更新过程中实时计算置信度，并根据前序相关响应值对跟踪包围框质心进行修正。对公共数据集和小车采集图像进行跟踪效果测试。实验表明，该算法提升了跟踪精
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金（19KJB520049,18KJB520042）； 广西自然科学基金（2018GXNSFAA050046）； 三江学院科研重大项目（2019SJKY006）资助；
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面向智能小车图像目标跟踪快速响应需求，提出一种基于先验置信度修正最小输出误差平方和（MOSSE）滤波器的目标快速跟踪算法。首先利用目标多特征算子构建先验描述向量，根据归一化相关响应、跟踪目标框的质心距离和直方图相似性构建置信度模型。在MOSEE滤波器预测和更新过程中实时计算置信度，并根据前序相关响应值对跟踪包围框质心进行修正。对公共数据集和小车采集图像进行跟踪效果测试。实验表明，该算法提升了跟踪精度，同时单帧跟踪时间50～120 ms,满足智能小车导航需求。
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