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上传时间: 2021-01-12
详细说明：Struck在面对目标尺度变化的场景时，跟踪结果的精度会降低，甚至出现丢失目标的情况。为解决这一问题，提出了一种在分类判别器中引入尺度变量的解决方案，在提高算法对尺度变化的鲁棒性的同时提高算法的实时性。对算法的改进主要是在分类判别器添加尺度变量，让分类器学习目标的尺度信息。同时在采样过程中，利用支持向量机中的判别函数实现目标位置预测，并减少计算量、提高实时性。改进后的算法在Car4、Girl、Walking、Basketball三个视频序列测试集上进行测试，运行平台为I7处理器、Win10系统，实时性和精准度都有明显的提升。其中，在Girl测试序列上距离精度提升最为明显，在阈值为2
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