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期刊文章详细信息

自适应特征融合的核相关滤波跟踪算法  ( EI收录)  

Kernelized Correlation Filters Tracking Based on Adaptive Feature Fusion

  

文献类型:期刊文章

作  者:熊昌镇[1] 赵璐璐[1] 郭芬红[2]

Xiong Changzhen;Zhao Lulu;Guo Fenhong(Beijing Key Laboratory of Urban Intelligent Control, Beijing 100144;School of Sciences, North China University of Technology, Beijing 100144)

机构地区:[1]城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京100144 [2]北方工业大学理学院,北京100144

出  处:《计算机辅助设计与图形学学报》

基  金:北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划(CIT&TCD201404009);科技创新服务能力建设-科技成果转化-提升计划项目(PXM2016_014212_000036)

年  份:2017

卷  号:29

期  号:6

起止页码:1068-1074

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:为解决单一特征目标跟踪算法因光照变化、目标遮挡导致的跟踪失败问题,提出一种自适应加权融合颜色属性特征和方向梯度直方图特征的核相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标颜色属性特征和方向梯度直方图特征,采用核相关滤波方法获得2种特征下目标的预测位置;然后分别计算2个目标位置的核相关滤波响应值,据此响应值大小按比例分配目标位置权重,获得目标的最终预测位置,提高了目标定位的精度;最后采用相邻2帧图像的平均差来分析图像的变化率,按变化率分段调整分类器的学习速率,解决目标遮挡导致的跟踪失败问题.在9组标准测试视频集下验证文中算法,并与3种核相关滤波跟踪算法进行比较的结果表明,与其中最优算法相比,该算法跟踪目标的平均中心位置误差减少16.78个像素,平均距离精度提高11.01%,平均重叠精度提高14.87%;在目标严重遮挡情况下,该算法依然能够稳定地跟踪目标.

关 键 词:目标跟踪 核相关滤波  目标遮挡 特征融合  

分 类 号:TP391.41]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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