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核相关滤波跟踪算法的尺度自适应改进  
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【英文篇名】 Scale adaptive improvement of kernel correlation filter tracking algorithm
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【作者】 钱堂慧; 罗志清; 李果家; 李应芸; 李显凯;
【英文作者】 QIAN Tanghui; LUO Zhiqing; LI Guojia; LI Yingyun; LI Xiankai; College of Land and Resources Engineering; Kunming University of Science and Technology;
【作者单位】 昆明理工大学国土资源工程学院;
【文献出处】 计算机应用 , Journal of Computer Applications, 编辑部邮箱 2017年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 目标跟踪; 多尺度图像; 自适应; 核相关滤波;
【英文关键词】 target tracking; multi-scale image; self-adaption; Kernel Correlation Filter(KCF);
【摘要】 针对基于检测的核相关滤波跟踪(CSK)算法难以适应目标尺度变化的问题,提出多尺度核相关滤波分类器以实现尺度自适应目标跟踪。首先,采用多尺度图像构建样本集,训练多尺度核相关滤波分类器,通过分类器对目标的尺度估计实现目标的最佳尺度检测;然后,在最佳尺度下采集样本在线学习更新分类器,实现尺度自适应的目标跟踪。对比实验与分析表明,本文算法在目标跟踪过程中能够正确适应目标的尺度变化,相比CSK算法,偏心距误差减少至其1/5~1/3,能满足复杂场景长时间跟踪的需求。
【英文摘要】 To solve the problem that Circulant Structure of tracking-by-detection with Kernels(CSK) is difficult to adapt to the target scale change,a multi-scale kernel correlation filter classifier was proposed to realize the scale adaptive target tracking.Firstly,the multi-scale image was used to construct the sample set,the multi-scale kernel correlation filtering classifier was trained by the sample set,for target size estimation to achieve the goal of the optimal scale detection,and then the samples collected on...
【更新日期】 2017-03-31
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言目标跟踪算法的分类有很多种,按视频数据的处理方式可分成数据驱动(Data Driven)和模型驱动(Model Driven)两种[1]。数据驱动类型的处理方式并不依赖于已有的先验知识,而是根据直接从图像中获取目标的运动状态信息进行跟踪,将视觉目标跟踪过程看作一个信息处理过程,属于这

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