典型文献
基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的红外目标跟踪算法研究
文献摘要：
针对背景杂乱、遮挡、热交叉以及目标形变等复杂跟踪场景下目标跟踪算法出现性能严重退化问题,提出一种基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的实时红外单目标跟踪算法.首先,根据目标响应情况自适应地构造样本标签,通过自适应标签训练提升相关滤波器的分类能力,抑制干扰区域对跟踪模型的污染.其次,加入稀疏学习策略,通过目标响应L1范数抑制复杂跟踪场景下目标响应多峰分布,提高跟踪算法的鲁棒性;与基线算法相比,该算法精度和AUC分别提升了 19.3％和39.8％.在数据集GTOT、RGBT234和VOT-2016TIR上的实验结果表明,该算法对上述复杂跟踪场景具有良好的应对能力,运行速度超过35 fps,综合性能优于对比跟踪算法.
文献关键词：
计算机视觉;红外目标跟踪;相关滤波;稀疏学习
中图分类号：
作者姓名：
黄月平;李小锋;卢瑞涛;齐乃新;张胜修
作者机构：
火箭军工程大学导弹工程学院 西安 710025
文献出处：
引用格式：
[1]黄月平;李小锋;卢瑞涛;齐乃新;张胜修-.基于自适应标签和稀疏学习相关滤波的红外目标跟踪算法研究)[J].仪器仪表学报,2022(12):199-208
A类：
2016TIR
B类：
应标,稀疏学习,红外目标跟踪,目标跟踪算法,算法研究,杂乱,遮挡,单目标跟踪,目标响应,样本标签,相关滤波器,制干,学习策略,过目,L1,范数,多峰分布,基线算法,GTOT,RGBT234,VOT,应对能力,运行速度,fps,计算机视觉
AB值：
0.326569
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