基于相关滤波扩展记忆系统模型的智能目标跟踪
将目标跟踪过程看作一个多重记忆系统模型,提出了基于相关滤波的扩展记忆系统模型,实现了基于记忆系统模型的智能目标跟踪.首先,通过提取跟踪目标特征学习目标信息,生成短时相关滤波器,产生短时记忆;然后利用每一帧短期记忆的不断重复与更新,产生长时记忆,生成长时相关滤波器.短时与长时记忆构成相关滤波记忆系统模型,完成目标跟踪.在此模型基础上,分析与挖掘模型中的相关滤波数据,加入四种智能化控制信息,构建扩展记忆系统模型,实现智能化的目标跟踪.基于相关滤波的扩展记忆系统模型利用生物记忆的原理使目标跟踪更加自动化、智能化,增强目标跟踪的准确性.实验结果表明,与当前流行的相关滤波跟踪算法相比,本文算法提高了目标跟踪的抗干扰性、抗遮挡性与抗形变能力,同时保证了在尺度跟踪的有效性.
目标跟踪、相关滤波、多重记忆系统模型、置信度、智能控制
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;山东省自然基金资助项目
2019-07-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
624-631