【摘 要】
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核相关滤波(KCF)已广泛应用于目标跟踪,但如何调整KCF的正则项来提高跟踪精度一直是一个公开问题。本算法针对目标遮挡、尺度变化等复杂场景,提出了一种基于重检测和目标遮挡判定的相关滤波跟踪算法。首先在KCF的框架下融入了遮挡判定模块,实施遮挡判决;若无遮挡则正常跟踪,否则启动重检测模块。其次,通过在可信度大的几个位置设置锚点,设计了一种重检测模块,提高了目标的跟踪准确率,也避免了做全局搜索带来的计
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核相关滤波(KCF)已广泛应用于目标跟踪,但如何调整KCF的正则项来提高跟踪精度一直是一个公开问题。本算法针对目标遮挡、尺度变化等复杂场景,提出了一种基于重检测和目标遮挡判定的相关滤波跟踪算法。首先在KCF的框架下融入了遮挡判定模块,实施遮挡判决;若无遮挡则正常跟踪,否则启动重检测模块。其次,通过在可信度大的几个位置设置锚点,设计了一种重检测模块,提高了目标的跟踪准确率,也避免了做全局搜索带来的计算资源浪费。最后,通过采用尺度估计模块来预测目标框的真实大小,减小了因目标形变带来的模型损耗。通过仿真测
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