典型文献
特征融合和自校正的多尺度改进KCF目标跟踪算法研究
文献摘要：
传统核相关滤波(KCF)目标跟踪算法使用单一特征,不监控跟踪输出,且跟踪框的大小是固定的,在跟踪对象发生尺度变化、遮挡等异常情况下容易导致跟踪失败.针对这一问题,本文提出一种改进的KCF目标跟踪算法.首先,在快速方向梯度直方图(FHOG)特征的基础上级联颜色特征(CN)训练和更新滤波器;其次,利用峰值旁瓣比(PSR)检查跟踪输出,当检测到跟踪输出异常时,启动自校正机制校正跟踪输出,从而准确地重新跟踪到目标.最后,融入尺度滤波器来适应目标尺度的变化.本文对该算法进行了仿真和实物实验,实验结果验证了该算法的有效性.
文献关键词：
目标跟踪;相关滤波;异常检测;自校正;尺度自适应;特征融合
中图分类号：
作者姓名：
陈志旺;刘旺
作者机构：
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室 秦皇岛066004;燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心 秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]陈志旺;刘旺-.特征融合和自校正的多尺度改进KCF目标跟踪算法研究)[J].高技术通讯,2022(04):337-350
A类：
FHOG
B类：
特征融合,自校正,KCF,目标跟踪算法,算法研究,核相关滤波,监控跟踪,尺度变化,遮挡,异常情况,方向梯度直方图,上级,颜色特征,CN,峰值旁瓣比,PSR,输出异常,常时,校正机制,尺度滤波器,标尺,异常检测,尺度自适应
AB值：
0.360486
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