【摘 要】
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针对目标快速运动以及严重形变导致跟踪失败的问题,基于在线回归学习提出~种轮廓跟踪算法。以当前跟踪区域为中心,通过循环矩阵对其进行循环平移形成训练样本,进行基于核的相关性
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104213),江苏省自然科学基金资助项目(BK2011146).
论文部分内容阅读
针对目标快速运动以及严重形变导致跟踪失败的问题,基于在线回归学习提出~种轮廓跟踪算法。以当前跟踪区域为中心,通过循环矩阵对其进行循环平移形成训练样本,进行基于核的相关性回归训练。检测帧根据上一帧回归模型计算待测区域与目标区域的相关频域。将相关矩阵返回空域,形成目标定位特征图,将其与待测区灰度图进行融合形成轮廓置信图。利用置信图作为辅助信息,通过水平集模型提取目标轮廓。设计轮廓评价方案判断轮廓质量,当发生畸变时进行轮廓修正。将轮廓所在位置反馈至核相关滤波跟踪器并更新跟踪模板,从而准确得到下一帧特征图。实验结
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