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多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法

周涛,  狄晓妮,  李岩琪

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文章导航 > 红外技术  > 2019 >  41(5): 469-476
周涛, 狄晓妮, 李岩琪. 多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法[J]. 红外技术, 2019, 41(5): 469-476.
引用本文: 周涛, 狄晓妮, 李岩琪. 多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法[J]. 红外技术, 2019, 41(5): 469-476.
shu
ZHOU Tao, DI Xiaoni, LI Yanqi. Object Tracking Using Multiple Features and Scale Estimation[J]. Infrared Technology , 2019, 41(5): 469-476.
Citation: ZHOU Tao, DI Xiaoni, LI Yanqi. Object Tracking Using Multiple Features and Scale Estimation[J]. Infrared Technology , 2019, 41(5): 469-476.
shu

多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法

  • 西安现代控制技术研究所,陕西西安,710065

  • 西安微电子技术研究所,陕西西安,710119

  • 西安现代控制技术研究所

  • 西安微电子技术研究所

详细信息

  • 中图分类号: TN391

Object Tracking Using Multiple Features and Scale Estimation

    摘要
  • 摘要: 针对传统目标跟踪算法判别力及稳健性不足的问题,本文在对跟踪输出响应图可信度进行充分研究的基础上,结合目标尺度估计方法,提出多特征融合和自适应尺度估计相结合的目标跟踪算法.该方法通过计算不同特征模型下的输出响应图可信度,实现对两种互补的特征进行自适应加权融合,有效地提升了表观模型的鉴别力及泛化性能.尺度估计模块通过构建多分辨率特征金字塔、训练尺度滤波器及尺度特征降维,避免了在尺度空间内的穷举式搜索.实验表明文中算法有效地提升了跟踪过程中的准确率和成功率,能够适应遮挡、形变等复杂场景下的目标跟踪,并且具有非常高的效率.
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