10.3778/j.issn.1002-8331.2010-0382
自适应特征融合的相关滤波跟踪算法
为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均峰值相关能量(APCE)实现.与五种主流相关滤波跟踪算法在两个基准数据集上进行对比实验,实验结果表明在快速运动、复杂背景、光照变化、尺度变化等复杂跟踪场景下,该算法表现出较好的准确性和稳健性.
目标跟踪、相关滤波、特征融合、自适应加权
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61702260
2022-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
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