【摘 要】
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近年来随着技术的不断的发展,目标跟踪作为计算机视觉的重要分支,在无人驾驶、人机交互、智慧医疗等方面有着广泛的应用。目标跟踪算法在实际应用中经常会受到遮挡、形变、相似背景干扰、光照变化等多种复杂情况的影响,导致跟踪精度下降,甚至目标丢失。针对上述存在的问题,提出了特征融合和极坐标下尺度变化目标跟踪算法,具体工作如下:首先,针对目标跟踪算法中出现光照变化、姿态变化时跟踪精度下降的问题,提出了多特征融合
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近年来随着技术的不断的发展,目标跟踪作为计算机视觉的重要分支,在无人驾驶、人机交互、智慧医疗等方面有着广泛的应用。目标跟踪算法在实际应用中经常会受到遮挡、形变、相似背景干扰、光照变化等多种复杂情况的影响,导致跟踪精度下降,甚至目标丢失。针对上述存在的问题,提出了特征融合和极坐标下尺度变化目标跟踪算法,具体工作如下:首先,针对目标跟踪算法中出现光照变化、姿态变化时跟踪精度下降的问题,提出了多特征融合策略,使目标特征具有更好的表征能力。当受到干扰时目标响应会出现多峰现象,依据平均峰值相关能量与空间权重提出遮挡检测机制,判断算法是否持续稳定跟踪目标。其次,对于目标跟踪失败的情况,为了能够继续可靠的跟踪目标,建立了目标重定位机制,依据相邻两帧目标的相似性,分别提出了空间权重得分与形变相似多样性得分,利用目标位置响应得分,空间位置得分以及形变相似多样性得分三者来综合判定目标的最终位置。实验结果表明该算法可以长期稳定的跟踪目标,说明该方法具有可行性。最后,为了进一步增强目标跟踪算法的精度,利用VGG-M-2048卷积神经网络对图像进行深度特征提取,针对不同的特征通道,分配不同的权重,将深层特征与浅层特征进行有效的结合,进一步改善跟踪效果。针对目标的旋转尺度问题,将跟踪目标转化到对数极坐标系中,构建了尺度旋转滤波器,依据滤波响应的最大值来确定目标的尺度变化与旋转角度,有效解决目标跟踪中尺度旋转问题。同时,依据目标的大小不同选择合适的搜索区域,减少搜索区域过大带来的背景干扰,实验证明改进后的算法精度有了明显的提升。
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