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一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

来源 :湖南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：sa753159

【摘 要】

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针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基

【作 者】

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潘迪夫 李耀通 韩锟 

【机 构】

：

中南大学交通运输工程学院

【出 处】

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湖南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

：

目标跟踪 相关滤波 尺度评估 模型自适应更新 object tracking correlation filter scale estimate model a 

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51305467),湖南省自然科学基金资助项目(12JJ4050,2016JJ4117).

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针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应

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