典型文献
融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子
文献摘要：
针对基于方向梯度直方图与颜色命名的高效卷积算子(ECO-HC)算法缺少跟踪质量评价和滤波模板更新监督机制的问题,提出融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子. 将卡尔曼滤波器加入ECO-HC跟踪定位框架对目标执行联合跟踪,设计高置信度判别指标评价ECO-HC对每帧图像的跟踪效果,使用原始跟踪结果和卡尔曼滤波预测值的加权融合值,修正不满足判别指标的跟踪结果. 在滤波模板隔帧更新策略的基础上,加入当前帧跟踪结果质量评价信息,当2个条件同时满足时执行模板更新. 依托公开数据集OTB-2015评估算法性能,结果显示改进算法整体跟踪精确度、成功率和跟踪速率均优于原算法,在运动模糊、低分辨率、离开视野场景中的精确度分别提高3.0％、3.5％和2.8％,成功率分别提高3.8％、2.1％和4.0％. 改进算法在保证实时性的同时,有效提升了复杂场景下的跟踪效果.
文献关键词：
视觉目标跟踪;高效卷积算子(ECO);跟踪评价;高置信度指标;卡尔曼滤波器
中图分类号：
作者姓名：
张迅;李建胜;欧阳文;陈润泽;汲振;郑凯
作者机构：
战略支援部队信息工程大学 地理空间信息学院,河南 郑州 450001;73159部队,福建 泉州 362110
文献出处：
引用格式：
[1]张迅;李建胜;欧阳文;陈润泽;汲振;郑凯-.融合运动信息和跟踪评价的高效卷积算子)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(06):1135-1143,1167
A类：
高置信度指标
B类：
合运动,运动信息,跟踪评价,卷积算子,方向梯度直方图,ECO,HC,波模,模板更新,监督机制,卡尔曼滤波器,跟踪定位,目标执行,判别指标,指标评价,加权融合,更新策略,公开数据集,OTB,评估算法,算法性能,改进算法,运动模糊,低分辨率,复杂场景,视觉目标跟踪
AB值：
0.295866
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