【摘 要】
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和其它方法相比较,基于相关滤波模型的跟踪算法具有明显的速度优势。然而,在一些复杂场景下,如存在快速运动、遮挡、形变等,该类算法的精度会显著下降。为此,我们开展了以下
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和其它方法相比较,基于相关滤波模型的跟踪算法具有明显的速度优势。然而,在一些复杂场景下,如存在快速运动、遮挡、形变等,该类算法的精度会显著下降。为此,我们开展了以下两方面的研究工作。(1)提出了基于特征融合和遮挡检测判断的跟踪算法。在相关滤波模型下,我们采用纹理特征HOG(Histogram of Oriented Gradient)以及颜色特征CN(Colour Name)进行特征融合优势互补,构建特征响应的融合机制,通过每一维度特征通道的响应计算权重,按照权重自适应融合特征。另一方面,根据融合特征的响应函数,构建遮挡判断机制,根据目标响应值的参数最值和APCE值的变动判断遮挡情况,完成滤波器模型的更新,设计有效选择策略,确定目标的最终位置。所提出的方法,增强了样本的特征描述,增加了遮挡数据集的跟踪准确度。(2)提出了基于自适应模型更新的跟踪算法。通过计算样本的模板特征与直方图特征,采用融合计算的方式实现特征共享计算,构建高斯滤波器模型,构建样本的参数模型,根据样本的参数变化,构建模型更新机制。此外,为解决快速运动导致的模型漂移问题,设计了一种自适应更新策略,对模型参数进行实时有效的更新。所提出的方法,加快了不同特征的融合过程中的计算速度,提高了跟踪算法针对复杂场景的鲁棒性。本文中所提出的两个方面的工作,有效的增强了跟踪算法在遮挡以及快速运动等复杂场景下的跟踪性能,对多个多种场景下的视频序列,实验结果验证了所提出算法的稳定性与鲁棒性。
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