典型文献
基于上下文感知的自适应目标跟踪算法
文献摘要：
为了更好地在复杂环境下跟踪到目标的运动轨迹,提出一种基于上下文感知的自适应目标跟踪算法.在满足实时性和精度的情况下,利用相关滤波联合全局上下文进行背景训练,利用目标及其上下文区域,实现协同跟踪.通过卡尔曼滤波估计出目标的运动方向,并在训练滤波器时将目标运动方向上的背景信息作为先验信息,降低非运动方向上背景样本的权重,增加运动方向上样本的权重.采用目标跟踪算法结合联合全局上下文算法训练尺度滤波器和位置滤波器,确定当前帧中目标的最优尺度.针对目标遮挡问题,以平均峰值相关能量作为遮挡判据指标对模型进行更新.在OTB—2015基准集上进行测试,该算法在多种复杂环境下也能较好地跟踪到目标运动轨迹,显著提高了相关滤波器的鲁棒性.
文献关键词：
目标跟踪;视觉算法;遮挡判据;自适应;上下文感知
中图分类号：
作者姓名：
万文明;路红;秦彬鑫;邱春
作者机构：
南京工程学院自动化学院,江苏 南京211167
文献出处：
引用格式：
[1]万文明;路红;秦彬鑫;邱春-.基于上下文感知的自适应目标跟踪算法)[J].南京工程学院学报（自然科学版）,2022(01):37-42
A类：
遮挡判据
B类：
上下文感知,目标跟踪算法,复杂环境,运动轨迹,全局上下文,协同跟踪,卡尔曼滤波估计,目标运动方向,背景信息,先验信息,算法训练,尺度滤波器,定当,最优尺度,遮挡问题,平均峰值相关能量,OTB,相关滤波器,视觉算法
AB值：
0.282877
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