典型文献
基于改进KCF算法和多特征融合的车辆跟踪研究
文献摘要：
针对目前车辆跟踪研究算法中,核相关滤波算法(KCF)在复杂背景下存在特征提取单一以及尺度无法自适应的不足,本文提出一种多特征融合的尺度自适应算法.该算法以颜色直方图信息作为颜色特征,将具有更多语义信息的高层卷积特征和拥有较高分辨率的底层卷积特征作为深度特征,并与颜色特征进行自适应特征融合.然后,采用上下文图像对目标背景信息进行约束优化,并通过平均峰值相关能量检测衡量响应置信度,最后利用高置信度的跟踪结果来避免模型易受干扰的问题.通过在OTB100数据集上的实验表明,本文算法的精度分别比其他的主流跟踪算法Staple、SAMF、KCF、TLD、DSST和CSK高出4.9％,5.7％,10.2％,10.3％,23.4％,29.7％.
文献关键词：
核相关滤波;多特征融合;颜色直方图;卷积特征;上下文感知
中图分类号：
作者姓名：
郭秋蕊;李建良;田垚;刘晓静
作者机构：
天津科技大学电子信息与自动化学院 天津 300222
文献出处：
引用格式：
[1]郭秋蕊;李建良;田垚;刘晓静-.基于改进KCF算法和多特征融合的车辆跟踪研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(04):231-240
A类：
SAMF
B类：
KCF,多特征融合,车辆跟踪,跟踪研究,前车,核相关滤波算法,复杂背景,下存,存在特征,尺度自适应,自适应算法,颜色直方图,图信息,颜色特征,多语,语义信息,卷积特征,深度特征,自适应特征融合,背景信息,行约,约束优化,平均峰值相关能量,能量检测,置信度,OTB100,跟踪算法,Staple,TLD,DSST,CSK,上下文感知
AB值：
0.40138
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