本文選題：機器視覺 + 目標跟蹤��； 參考：《光學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：近年來,基于相關(guān)濾波的目標跟蹤算法因其具有很好的跟蹤精度和明顯的速度優(yōu)勢,引起了研究人員的極大關(guān)注。提出一種基于自適應(yīng)特征選擇的多尺度相關(guān)濾波跟蹤算法。首先,提取三種互補特征,通過相關(guān)濾波響應(yīng)圖評估各特征的跟蹤性能,自適應(yīng)選擇最優(yōu)特征進行位置跟蹤;其次,預(yù)設(shè)響應(yīng)圖閾值作為位置相關(guān)濾波模型更新的判斷條件,優(yōu)化模型更新方式;最后,引入尺度相關(guān)濾波跟蹤器,進一步提高了算法的尺度適應(yīng)性和跟蹤精度。實驗部分將該算法和近年來流行的相關(guān)濾波及非相關(guān)濾波類跟蹤算法進行了對比,結(jié)果表明,該算法在精度上優(yōu)于其他算法,同時具有53.12frame/s的實時跟蹤速度。
[Abstract]:In recent years, the target tracking algorithm based on correlation filter has attracted much attention because of its good tracking accuracy and obvious speed advantage. A multi-scale correlation filter tracking algorithm based on adaptive feature selection is proposed. Firstly, three complementary features are extracted, and the tracking performance of each feature is evaluated by correlation filter response graph, and the optimal feature is selected adaptively for location tracking. Secondly, the preset threshold value of response graph is used as the judgment condition for updating the location correlation filter model. Finally, the scale correlation filter tracker is introduced to further improve the scale adaptability and tracking accuracy of the algorithm. The experimental results show that the algorithm is more accurate than other algorithms and has the real-time tracking speed of 53.12frame/s.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61201365,61401200) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃(SJLX15_0138)
【分類號】：TN713;TP391.41

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本文編號：2059741