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上传时间: 2021-02-12
详细说明：针对空间正则化相关滤波(SRDCF)跟踪算法在目标跟踪中旋转变化、超出视野和严重遮挡情况下存在跟踪失败的问题, 提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。对VGG-Net模型中conv3-4层卷积特征进行主成分分析, 利用自适应降维技术将conv3-4层特征维数由256维降至130维。在检测区域求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息, 并对最大响应位置的目标进行置信度比较, 训练在线支持向量机(SVM)分类器, 以便在跟踪失败的情况下, 重新检测到目标而实现长期跟踪。计算跟踪位置的峰旁比, 选取可靠跟踪结果, 更新模型。采用OTB-2015评估基准的100组视频序列进行测试, 并与38种跟踪方法进行对比, 验证了本文算法的有效性。实验结果表明：本文算法跟踪精度为0.804, 成功率为0.607, 排名第一, 与SRDCF算法相比, 两者分别提高了1.9%和1.5%。针对目标发生旋转变化、超出视野和严重遮挡等复杂情况, 本文算法均具有较强的稳健性。
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