【摘 要】
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针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题，以背景感知相关滤波（background aware correlation filters, BACF）算法为基础，提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图（histogram of oriented gradient, HOG）特征与颜色名称（color name, CN）特征；其次提出层级遮挡优化算法，在目标跟
【基金项目】
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湖北省自然科学基金（2022CFA007）资助项目；
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针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题，以背景感知相关滤波（background aware correlation filters, BACF）算法为基础，提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图（histogram of oriented gradient, HOG）特征与颜色名称（color name, CN）特征；其次提出层级遮挡优化算法，在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量（average peak to correlation energy,APCE）和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化，并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度，以此判断造成目标外观变化的真正原因，进而决定是否更新模板；针对目标出视野问题，提出模板筛查策略，跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查，若目标丢失，则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试，优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。
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