期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
Ma Xiaohong(Electrical and Electronic Experiment Teaching Center, Shannxi University of Technology Hanzhong, Shaanxi 723000, Chin)
机构地区:[1]陕西理工大学电工电子实验中心,陕西汉中723000
基 金:陕西理工大学科研项目(SLGKY16-03)
年 份:2018
卷 号:55
期 号:6
起止页码:300-306
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对核相关滤波(KCF)算法在每一帧都更新的策略使其不能有效处理目标快速运动及干扰的问题,提出了一种基于增强阈值更新的核相关目标跟踪方法。其在平均峰值相关能量(APCE)的基础上,采用将APCE阈值与APCE梯度阈值相结合的方法来判断跟踪结果的可靠性,以决定模型是否更新。其中将APCE阈值反向加强,APCE梯度阈值正向加强,当APCE和APCE梯度都高于各自阈值时更新,否则停止更新。通过定量及定性实验表明,相对于KCF算法对目标快速运动及干扰等问题的处理,该算法更加有效,提出的以梯度检测跟踪性能及阈值增强的思想对跟踪算法的设计有很好的参考价值。
关 键 词:计算机视觉 目标跟踪 相关滤波器 增强阈值 梯度检测
分 类 号:TP391]
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