【摘 要】
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针对快速压缩跟踪算法(FCT)分类器参数更新盲目、目标尺寸固定和未能跟踪目标完全遮挡再出现的问题,提出一种融合感知哈希的快速压缩跟踪算法(Fast compressive tracking algorithm based on perceptual hashing,PH-FCT).首先,使用压缩特性构建目标和背景的贝叶斯分类器,同时生成目标的感知哈希描述子;使用分类器获得下一帧响应值最高的样本,以
【机 构】
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上海理工大学 光电与计算机工程学院 教育部及上海市现代光学系统重点实验室,上海,200093
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针对快速压缩跟踪算法(FCT)分类器参数更新盲目、目标尺寸固定和未能跟踪目标完全遮挡再出现的问题,提出一种融合感知哈希的快速压缩跟踪算法(Fast compressive tracking algorithm based on perceptual hashing,PH-FCT).首先,使用压缩特性构建目标和背景的贝叶斯分类器,同时生成目标的感知哈希描述子;使用分类器获得下一帧响应值最高的样本,以样本为中心采集不同尺寸区域,计算它们与目标的汉明距离,若最小汉明距离小于阈值,则视当前尺寸区域为目标区域
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