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题名运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法
被引量：3
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作者
朱航江
朱帆
潘振福
朱永利
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机构
华北电力大学计算机系
首都师范大学哲学系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第B11期193-198,共6页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2014502069)资助
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文摘
视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。
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关键词
目标跟踪
机器视觉
相关滤波器
运动状态估计
尺度空间估计
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Keywords
Target tracking
Machine vision
Correlation filter
Motion state estimation
Scale estimation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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