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融合尺度降维和重检测的长期跟踪算法
被引量：
1
1
作者
夏亮
张亚
+1 位作者
黄友锐
贾汉坤
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期385-394,共10页
针对长期目标跟踪中存在的目标遮挡、尺度变化和光照变化等干扰造成的跟踪失败问题,提出一种融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法.该算法在长期相关性跟踪算法的平移估计和尺度估计基础上,采用主成分分析降维策略来减少计算量,并建...
针对长期目标跟踪中存在的目标遮挡、尺度变化和光照变化等干扰造成的跟踪失败问题,提出一种融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法.该算法在长期相关性跟踪算法的平移估计和尺度估计基础上,采用主成分分析降维策略来减少计算量,并建立高置信度样本集;当目标长期遮挡或丢失时,通过自适应阈值来启动在线分类检测器和最佳伙伴相似度匹配,重定位目标位置,并对模板均衡更新.在OTB-2015等标准数据集的部分序列上定量和定性评估的实验结果表明,文中算法的平均距离精度为95.4%,平均重叠成功率为89.2%,平均跟踪速度为23.68帧/s,且在遮挡、尺度变化和光照变化等场景下表现优异,能有效地实现长期目标跟踪.
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关键词
长期跟踪
相关滤波
主成分分析
高置信度样本集
最佳伙伴相似
度
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职称材料
题名
融合尺度降维和重检测的长期跟踪算法
被引量：
1
1
作者
夏亮
张亚
黄友锐
贾汉坤
机构
安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室
安徽理工大学电气与信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期385-394,共10页
基金
国家自然科学基金面上项目(61772033).
文摘
针对长期目标跟踪中存在的目标遮挡、尺度变化和光照变化等干扰造成的跟踪失败问题,提出一种融合尺度降维和重检测的长期目标跟踪算法.该算法在长期相关性跟踪算法的平移估计和尺度估计基础上,采用主成分分析降维策略来减少计算量,并建立高置信度样本集;当目标长期遮挡或丢失时,通过自适应阈值来启动在线分类检测器和最佳伙伴相似度匹配,重定位目标位置,并对模板均衡更新.在OTB-2015等标准数据集的部分序列上定量和定性评估的实验结果表明,文中算法的平均距离精度为95.4%,平均重叠成功率为89.2%,平均跟踪速度为23.68帧/s,且在遮挡、尺度变化和光照变化等场景下表现优异,能有效地实现长期目标跟踪.
关键词
长期跟踪
相关滤波
主成分分析
高置信度样本集
最佳伙伴相似
度
Keywords
long-term tracking
correlation filtering
principal component analysis
high confidence sample set
best-buddies similarity
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合尺度降维和重检测的长期跟踪算法
夏亮
张亚
黄友锐
贾汉坤
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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