| 改进的KCF实时目标跟踪算法 |
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| 引用本文： | 王岳环,柴宏伟,杨岱翼.改进的KCF实时目标跟踪算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2020,48(1):32-36. |
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| 作者姓名： | 王岳环 柴宏伟 杨岱翼 |
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| 作者单位： | 华中科技大学 人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074;华中科技大学 多谱信息处理技术国家级重点实验室,湖北武汉 430074;华中科技大学 人工智能与自动化学院 湖北武汉 430074 |
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| 基金项目： | 国家重点预研计划资助项目 |
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| 摘 要： | 提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.
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| 关 键 词： | 核相关滤波(KCF) 跟踪范围 动态学习率 目标响应强度 长时间跟踪 |
Improved KCF real-time target tracking algorithm |
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