為了解決核相關(guān)濾波視覺跟蹤算法(KCF)因背景干擾和多峰響應(yīng)導(dǎo)致出現(xiàn)跟蹤失敗的問題,提出一種多通道融合特征視覺跟蹤算法。將目標(biāo)的顏色通道(CN)特征和方向梯度直方圖(HOG)特征融合為新特征,結(jié)合主成分分析(PCA)法,保證了與原始的KCF特征對(duì)齊。為了解決出現(xiàn)多峰響應(yīng)干擾的問題,提出一種全新的多峰檢測(cè)的方法,避免模型跟蹤出現(xiàn)漂移。根據(jù)OTB50實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,相比其他算法,本文算法具備更好的準(zhǔn)確性和魯棒性,能夠提高目標(biāo)跟蹤算法的性能。

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【文章目錄】：
0 引言
1 核相關(guān)濾波視覺跟蹤算法
    1.1 分類器訓(xùn)練
    1.2 目標(biāo)模型更新
    1.3 尺度估計(jì)
2 基于PCA的多特征融合
3 更新模型的多峰檢測(cè)
4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估與分析
5 結(jié)論



本文編號(hào)：3854449