| 自适应融合的长期目标跟踪算法 |
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| 引用本文： | 刘巧玲,刘一达.自适应融合的长期目标跟踪算法[J].成都大学学报(自然科学版),2019,38(3):281-286. |
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| 作者姓名： | 刘巧玲 刘一达 |
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| 作者单位： | 成都大学信息科学与工程学院,四川成都,610106;成都大学信息科学与工程学院,四川成都,610106 |
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| 基金项目： | 四川省科技厅重点科技计划;成都市科技局研发计划 |
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| 摘 要： | 为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.
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| 关 键 词： | 长期跟踪 稀疏相关滤波 颜色模型 自适应融合 |
Long-Term Object Tracking Algorithm Based on Self-Adaptive Fusion |
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| LIU Qiaoling,LIU Yida.Long-Term Object Tracking Algorithm Based on Self-Adaptive Fusion[J].Journal of Chengdu University (Natural Science),2019,38(3):281-286. |
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| Authors: | LIU Qiaoling LIU Yida |
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| Institution: | (School of Information Science and Engineering,Chengdu University,Chengdu 610106,China) |
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| Abstract: | LIU Qiaoling;LIU Yida(School of Information Science and Engineering,Chengdu University,Chengdu 610106,China) |
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| Keywords: | long-term tracking sparse kernel correlation filter color model self-adaptive fusion |
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