多特征融合且抗遮挡的长时目标跟踪算法

摘要：

针对目标跟踪过程中的遮挡、形变以及长时跟踪等问题进行研究,提出一种多特征融合且抗遮挡的长时目标跟踪算法.以判别尺度空间(DSST)算法为框架,融合颜色空间特征,引入APCE指标,增强目标位置的预测和抗遮挡能力,提高算法的鲁棒性;增加随机蕨分类器检测机制,在跟踪失败时对目标进行重新检测定位;在模型更新阶段,利用帧差法调整模型的更新率.实验结果表明,改进算法在目标遮挡、形变以及长时跟踪等复杂情况下的跟踪性能均优于其它经典算法.

关键词：相关滤波、抗遮挡、长时跟踪、特征融合、随机蕨分类器

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;新疆维吾尔自治区重点研发任务专项基金项目;自治区自然科学基金项目

在线出版日期：2021-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：226-231