【摘 要】
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针对相关滤波器的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型退化等问题,本文提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法。首先,提取灰度特征、CN特征和
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院; 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;
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针对相关滤波器的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型退化等问题,本文提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法。首先,提取灰度特征、CN特征和HOG特征来提升算法模型对目标的表达能力;其次,通过图像显著性检测算法获得带有目标内容信息的空间正则化初始权重;然后,在目标函数中加入自适应空间正则化项来缓解边界效应对相关滤波器的影响;最后,加入时间感知项使相关滤波器学习到相邻帧之间的信息,降低算法模型在处理不准确样本时发生过拟合的风险。本文在OTB-2013和OTB-2015公开数据集上对所提算法进行性能评估实验,结果表明:本文算法在多种复杂场景下都有良好的鲁棒性,在跟踪成功率和跟踪精度上优于其他对比算法,且速度达到24.2帧/s,能满足实时性要求。
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