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基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法
文献摘要：
为有效提升目标跟踪的精确度和实时性,设计了基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法.对多模板匹配模型与核相关滤波跟踪模型参数进行初始化处理:多模板匹配模型选取得分函数作为模板与候选样本间匹配准则,通过候选样本得分获取最佳目标,更新多模板后,通过形变多样相似性实现多模板匹配;核相关滤波跟踪模型利用所采集目标样本数据建立循环矩阵,通过训练核化岭回归分类器获取核相关滤波器,并获取响应置信图,再利用响应置信图获取下一帧图像目标位置.通过自适应融合策略获取两个模型所估计目标位置,再采用金字塔尺度估计策略估计目标尺度变化,通过不断更新各模型参数实现目标精准跟踪.实验结果表明,在目标受遮挡或旋转、光照变化等复杂环境下,该算法的中心跟踪误差均低于15 dpi,平均跟踪精确度均高于98％,且目标定位时间低于100 ms,说明该算法在跟踪精确度和实时性上具有明显的应用优势.
文献关键词：
多模板匹配;双模型;滤波跟踪;岭回归分类;响应置信图
中图分类号：
作者姓名：
张博;裴宇驰;黄慧敏
作者机构：
长沙师范学院 信息科学与工程学院,湖南 长沙 410100
文献出处：
引用格式：
[1]张博;裴宇驰;黄慧敏-.基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法)[J].太赫兹科学与电子信息学报,2022(06):618-625
A类：
岭回归分类,响应置信图
B类：
多模板匹配,双模型,模型自适应,相关滤波跟踪算法,提升目标,目标跟踪,匹配模型,初始化,模型选取,得分函数,选样,匹配准则,分获,循环矩阵,核化,分类器,核相关滤波器,取下,一帧,目标位置,自适应融合,融合策略,估计目标,金字塔,尺度估计,估计策略,标尺,尺度变化,不断更新,实现目标,目标精准,精准跟踪,遮挡,复杂环境,跟踪误差,dpi,平均跟踪,目标定位,定位时间,ms,应用优势
AB值：
0.285884
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