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【摘 要】
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针对TLD算法跟踪框在目标非刚性形变、旋转、背景杂乱等情景中容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法(TLD-CN)。首先对跟踪框内区域计算图像显著性得到BRISK算法采样特征点的阈值,获得合适的特征点以建立旋转和尺度归一化的描述子,再融合颜色特征和纹理特征对前后帧跟踪框内描述子进行最优相似性匹配,得到匹配的特征点集合,对集合内特征点进行判别式字典的稀疏编码后
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南枭润科技服务有限公司,昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南省农村科技服务中心,云南省信息技术发展中心
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2020年07期
【基金项目】
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云南省技术创新人才资助项目(2019HB113),云南省“万人计划”产业技术领军人才资助项目(云发改人事[2019]1096号)
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