【摘 要】
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针对时空正则化相关滤波跟踪算法在背景混乱、光照变化等挑战场景下跟踪结果与正确目标位置总是存在偏离的问题,提出了采用多边形位置校正的时空正则化相关滤波跟踪算法,以提高跟踪结果的准确性和鲁棒性。该算法采用峰值噪声比对当前跟踪结果的置信度进行判别,对置信度判别结果为不可信的情况采用多边形位置校正方法对当前跟踪结果进行修正。实验表明,该算法在成功率曲线下面积和精度两种评价标准下都有较大的提升,尤其是在背景
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(61802337),国家自然科学基金地区项目(11663007)。
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针对时空正则化相关滤波跟踪算法在背景混乱、光照变化等挑战场景下跟踪结果与正确目标位置总是存在偏离的问题,提出了采用多边形位置校正的时空正则化相关滤波跟踪算法,以提高跟踪结果的准确性和鲁棒性。该算法采用峰值噪声比对当前跟踪结果的置信度进行判别,对置信度判别结果为不可信的情况采用多边形位置校正方法对当前跟踪结果进行修正。实验表明,该算法在成功率曲线下面积和精度两种评价标准下都有较大的提升,尤其是在背景混乱和光照变化场景下都具有更好的跟踪效果,具有一定的应用价值。
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