【摘 要】
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针对传统相关滤波跟踪器在目标尺度变化和部分遮挡时效果不佳等问题,基于KCF提出了一种全局块与局部块协作的分块跟踪算法。该算法首先根据目标的外观特征,对跟踪目标进行水
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,江西科技学院协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61762045);江西省科技厅项目(20171BAB202031);江西省科技厅科技攻关项目(20171BBE50060);江西省博士后援助项目(2017KY33);江西省教育厅项目(GJJ161143,GJJ151146);江西省科技厅科技计划专项重点研发项目(20181BBE50018)
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针对传统相关滤波跟踪器在目标尺度变化和部分遮挡时效果不佳等问题,基于KCF提出了一种全局块与局部块协作的分块跟踪算法。该算法首先根据目标的外观特征,对跟踪目标进行水平或垂直分块,并分别训练两个局部滤波器和一个全局滤波器;然后在跟踪过程中使用局部滤波器对局部块进行跟踪,并根据局部块的跟踪结果对全局块的中心点位置进行初始预测。最后通过全局滤波器确定目标的最终位置,并将相关更新和尺度参数反馈给局部滤波器,以更新全局滤波器和局部滤波器。此外,不同于KCF使用单一的HOG特征,该算法合并了CN特征,改善了HOG特征
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