自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

徐忆菲; 申双和; 程迪

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自适应更新上下文相关滤波补充学习跟踪算法

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为了使跟踪算法在遇到背景混乱、遮挡等问题时,能具有更好的鲁棒性,提出了一种自适应更新的上下文感知相关滤波补充学习跟踪算法(adaptive context-aware correlation tracking,ACCT).首先,利用上下文感知相关滤波计算出响应图;接着,在更新阶段,加入了峰旁比(peak-to-sidelobe,PSR)置信度检测机制,自适应地更新相关滤波器模型;最后,与颜色直方图分类器进行线性融合,得到最终的响应值,响应值最大的位置即跟踪结果.实验上,将所提方法与先进的实时跟踪算法进行对比,结果表明,所提算法在跟踪标准测试集OTB50和TC128上,相比基准算法成功率有显著提高;并且能很好地解决背景混乱、目标被遮挡等问题.

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来源
《科学技术与工程》 |2018年第18期|82-86|共5页
作者
徐忆菲; 申双和; 程迪;
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作者单位

南京信息工程大学应用气象学院,南京210044;

南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京210044;

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,南京210044;

南京信息工程大学应用气象学院,南京210044;

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正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
相关滤波器; 上下文感知; 自适应更新;

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