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上传时间: 2021-02-11
详细说明：针对上下文感知相关滤波跟踪算法中提取目标周围背景信息训练滤波器时,未考虑滤波器时间一致性的问题,当目标出现外观突变时,滤波器无法适应连续两帧图像中目标和背景信息的变化,易出现目标漂移等问题,提出一种自适应上下文感知相关滤波跟踪算法。首先,将目标周围的背景信息学习到滤波器中,增加滤波器对背景信息和目标的分类能力,加入时间感知项,保证学习连续两帧图像的滤波器尽可能一致。然后,采用线性插值法用于确定目标位置,模型更新阶段,引入遮挡判别依据平均峰值相关能量对目标是否遮挡进行判别。最后,在数据集OTB100上与当前主流算法进行大量对比实验。实验结果表明,本文算法在数据集OTB100上的精确率和成功率分别为0.798和0.722,与其他主流算法相比,本文算法在快速运动、遮挡、光照变化等复杂条件下也具有较好的跟踪效果。
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