【摘 要】
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目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域中的关键问题,核相关滤波算法(Kernel Correlation Filtering,KCF)在2014年被提出后,引起了研究人员的广泛关注。在此之前,目标跟踪都是
【机 构】
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国防科技大学空天科学学院; 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所; 东北大学信息科学与工程学院; 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然基金项目(61973058)
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目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域中的关键问题,核相关滤波算法(Kernel Correlation Filtering,KCF)在2014年被提出后,引起了研究人员的广泛关注。在此之前,目标跟踪都是在时域中进行,KCF通过傅里叶变换将时域的计算转换到频域中进行,大量简化了计算,不但提高了跟踪速度,而且在跟踪精度上也有很大的提升。本文针对复杂条件下的目标跟踪问题,在确保算法实时性的前提下,在KCF的基础上对其特征、尺度以及模型更新机制进行了三处改进:提出了一种多特征融合算法,针对每种特征在不同环境下优势,将其进行融合;提出了一种分类树形尺度自适应的算法,通过树形搜索方式对目标尺度的大小进行判断,找到最佳响应的位置;提出了一种自适应模型更新策略的算法。实验结果表明,在公开数据集OTB-2013中算法整体的跟踪精确度达到了87.4%,成功率也达到了67.1%,很好的实现了复杂条件的目标跟踪,综合性能在已公开发表的跟踪算法中排名第二。尤其是在尺度变化、目标遮挡和图像模糊情况下,本文算法的跟踪精确度和成功率排名第一。
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