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基于时空上下文分层卷积的相关滤波算法
文献摘要：
目标在跟踪过程中由于运动速度过快、跟踪精度不够、出现遮挡而经常会导致跟踪失败.针对这一问题,文中在目标跟踪算法KCF的框架下提出一种基于时空上下文分层卷积的相关滤波算法.其中选用训练好的VGG-19网络提取多层深度特征送入岭回归中训练模型,并对多层深度特征的响应值采用自适应分配权重的方式得出最终的置信度,同时依据上一帧预测位置选取与目标同等宽高的上下左右四块区域,增加在目标搜索区域的四周用来约束目标因速度过快超出搜索范围的情况,然后针对目标遮挡提出一种新型遮挡判断机制用以判断目标是否被遮挡,并配合峰值分布的方差更新模型,避免使用目标被遮挡所生成的污染样本来更新模型.经实验验证所提方法在目标快速运动和遮挡时能有效跟踪.
文献关键词：
KCF;相关滤波;VGG-19;深度特征;岭回归;上下文;自适应;遮挡判断
中图分类号：
作者姓名：
牛军浩;王文胜;叶捷胜;苏金操;张本鑫;许川佩
作者机构：
桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室,广西 桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]牛军浩;王文胜;叶捷胜;苏金操;张本鑫;许川佩-.基于时空上下文分层卷积的相关滤波算法)[J].现代电子技术,2022(05):103-109
A类：
B类：
时空上下文,相关滤波算法,运动速度,跟踪精度,目标跟踪算法,KCF,练好,VGG,深度特征,送入,岭回归,训练模型,响应值,自适应分配,分配权重,置信度,一帧,测位,上下左右,四块,加在,目标搜索,四周,搜索范围,遮挡判断,断机,值分布,更新模型,所生,快速运动
AB值：
0.389202
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