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自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法

提交时间: 2018-10-11
作者: 王日宏 1 ; 李永珺 1 ; 张立锋 1 ;
作者单位: 1.青岛理工大学 信息与控制工程学院;

内容摘要

在核相关滤波器跟踪算法中,为了减少背景相似物等杂波对跟踪器的干扰,以及解决不同跟踪结果置信度下的模型更新问题,提出了自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法。过多特征融合和尺度变化策略改进了多特征的尺度核相关滤波器,使用多峰检测对响应图的整体振荡程度进行判断,再对峰值进行跟踪结果置信度评估;在遮挡、形变等跟踪结果置信度低的情况下及时停止模型更新,在高置信度模型更新时,引入初始模型进行对齐操作,减少模型的更新误差,抑制模型漂移。比较核相关滤波器算法,本算法准确度较高,且在目标尺度变化、遮挡和形变时稳定性更好。在OTB-50数据集上的实验结果表明,本算法在精度和成功率上都比核相关滤波器算法表现更优。
点击下载全文 评论 来自合作期刊:《计算机应用研究》 点击量:1370 下载量:164
期刊:计算机应用研究
推荐引用方式: 王日宏,李永珺,张立锋.(2018).自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法.计算机应用研究.doi:10.12074/201810.00018 (点此复制)
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[V1] 2018-10-11 09:20:10 chinaXiv:201810.00018V1 下载全文
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