【摘 要】
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针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合研究基金重点项目(U1533203);中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项(3122018C004)资助课题
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针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性自适应调整学习率进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。
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