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融合多模板与位置增强模型的目标跟踪算法
文献摘要：
由于现有跟踪算法仅依据初始帧模板进行跟踪,跟踪过程中模板不更新导致跟踪漂移的问题.文章提出一种融合多模板与位置增强模型的目标跟踪算法,构建UPRnet神经网络对目标各阶段外观特征模板做融合,并借助相关滤波器DCF对目标位置作增强,从而实现对当前帧中目标的更准确跟踪.在标准数据集上进行的实验结果表明,提出的方法在运动目标外观发生变化时,相比于其他算法能够取得更优异的跟踪性能.
文献关键词：
目标跟踪;孪生网络;在线更新;模板融合;位置增强
中图分类号：
作者姓名：
陈诗欣;陈子峰;李瑞珠
作者机构：
广东工业大学计算机学院,广东广州510006;极飞科技有限公司研发中心,广东广州510000;厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院,福建厦门361000
文献出处：
引用格式：
[1]陈诗欣;陈子峰;李瑞珠-.融合多模板与位置增强模型的目标跟踪算法)[J].电脑知识与技术,2022(27):21-23,32
A类：
位置增强,UPRnet
B类：
增强模型,目标跟踪算法,漂移,外观特征,特征模板,相关滤波器,DCF,目标位置,标准数据集,运动目标,跟踪性能,孪生网络,在线更新,模板融合
AB值：
0.326524
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