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增强尺度估计的特征压缩跟踪算法

徐康, 龙敏

徐康, 龙敏. 增强尺度估计的特征压缩跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(12): 1176-1181.
引用本文: 徐康, 龙敏. 增强尺度估计的特征压缩跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(12): 1176-1181.
shu
XU Kang, LONG Min. Feature Compression Tracking Algorithm with Enhanced Scale Estimation[J]. Infrared Technology , 2018, 40(12): 1176-1181.
Citation: XU Kang, LONG Min. Feature Compression Tracking Algorithm with Enhanced Scale Estimation[J]. Infrared Technology , 2018, 40(12): 1176-1181.
shu

增强尺度估计的特征压缩跟踪算法

  • 长沙理工大学 计算机与通信工程学院,湖南 长沙,410114

  • 长沙理工大学 计算机与通信工程学院,湖南 长沙 410114;长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,湖南 长沙 410114

  • 长沙理工大学

基金项目: 湖南省自然科学基金(15JJ2007)
详细信息

  • 中图分类号: TP391.41

Feature Compression Tracking Algorithm with Enhanced Scale Estimation

摘要

    摘要
  • 摘要: 目标跟踪过程中,目标的尺度变大会引入更多的背景噪声,而在目标尺度变小时却采样不足,导致算法鲁棒性不强.为了实现复杂背景环境下可视目标的稳健跟踪,本文提出一种增强尺度估计的特征压缩跟踪算法,单独设置一个判别相关滤波器用于尺度估计,在线学习更新样本尺度,实时匹配最佳目标尺寸并更新特征采样块尺寸,对样本特征压缩降维并在线学习更新分类器参数,减小计算开销,提高跟踪稳健性.实验结果显示,算法可以适应目标的姿态及尺度变化,与已有类似算法相比,本文提出的算法具有更强的鲁棒性.
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  • 期刊类型引用(1)

    1. 夏爱明，伍雪冬. 基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪. 红外技术. 2021(05): 429-436 . 本站查看

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