【摘 要】
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针对传统相关滤波算法进行改进,以提高算法在目标发生尺度变化、遮挡形变等复杂场景时的跟踪性能,提出一种融合尺度自适应和重检测机制的鲁棒性能的跟踪算法。该算法在融合FHOG和CN两种互补特征基础上,引入一种尺度自适应策略解决了尺度变化的问题,此外还进一步优化了模型更新策略并加入重检测机制,增强算法鲁棒性能。通过OTB100数据集测试结果表明,所提出算法相对于KCF算法精确度和成功率分别提升4.9%和1
【机 构】
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北京工业大学 北京100124;北方车辆研究所 北京100072
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针对传统相关滤波算法进行改进,以提高算法在目标发生尺度变化、遮挡形变等复杂场景时的跟踪性能,提出一种融合尺度自适应和重检测机制的鲁棒性能的跟踪算法。该算法在融合FHOG和CN两种互补特征基础上,引入一种尺度自适应策略解决了尺度变化的问题,此外还进一步优化了模型更新策略并加入重检测机制,增强算法鲁棒性能。通过OTB100数据集测试结果表明,所提出算法相对于KCF算法精确度和成功率分别提升4.9%和17%,平均跟踪速度为45帧/s,且在遮挡、尺度变化和光照变化等场景下表现优异,能有效实现长期跟踪目标。
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