【摘 要】
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基于循环矩阵结构（CSK）的跟踪算法只适用于跟踪尺度固定不变的目标,为此,提出了一种基于分块的尺度自适应CSK刚体目标跟踪算法。利用各分块的空间结构推导出分块位置与目标尺度
【机 构】
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军械工程学院2系,清华大学计算机科学与技术系,北方电子仪器研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61141009)
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基于循环矩阵结构（CSK）的跟踪算法只适用于跟踪尺度固定不变的目标,为此,提出了一种基于分块的尺度自适应CSK刚体目标跟踪算法。利用各分块的空间结构推导出分块位置与目标尺度之间的内在关系,然后对各分块的跟踪结果进行置信度评价,选取高置信度的结果进行综合,有效估计目标的尺度和位置,提高了算法在遮挡、背景干扰等情况下的鲁棒性。对典型视频序列的对比试验表明,所提算法不仅能够实时跟踪目标的尺度变化,跟踪的精度和鲁棒性也明显高于原始CSK算法。
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