文件名称:
融合GMS检测和置信度判别的TLD目标跟踪
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文件大小: 15mb
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上传时间: 2021-02-22
详细说明：针对目标在遮挡、尺度变化等复杂场景下易产生模型漂移问题,基于跟踪学习检测(TLD)框架提出一种结合基于网格的运动统计(GMS)检测和置信度判别的长时目标跟踪算法。首先在跟踪模块中采用快速判别尺度空间的相关滤波器(fDSST)作为跟踪器,利用位置滤波器和尺度滤波器对上一帧目标进行位置与尺度的判别,并依据TLD算法中跟踪模块与检测模块的独立性,将跟踪模块结果输入检测模块中,采用平均峰值相关能量(APCE)对模板更新进行置信度判别。在检测模块中先引入GMS网格运动统计作为检测器,使具有快速旋转不变性特征的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对上一帧目标进行特征匹配,再利用网格运动统计对匹配结果进行过滤,实现目标位置的粗定位,依据预测位置对目标检测区域进行适当的动态缩减,最后使用级联分类器对目标进行精准定位。结果表明,本文提出的跟踪方法在有效防止模型漂移的情况下,大大提高了算法的跟踪速度,同时对目标遮挡、尺度变化及旋转等挑战环境也具有较好的准确性和鲁棒性。
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