【摘 要】
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为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572392);陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JC2-08);西安工业大学校长基金资助项目(XAGDXJJ17017)~~
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为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采用互补特征用于目标表观描述,并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况;最后,借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定,设计相应的模型更新策略。实验结果表明,在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%,成功率提高了24.93%,可以取得较为鲁棒的跟踪效果。
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