典型文献
基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪
文献摘要：
为了减小目标跟踪中目标变形、光照影响、运动模糊以及目标旋转对跟踪效果的影响,在相关滤波KCF基础上,提出了一种基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪算法.首先,提取VGG19网络中conv2-2、conv3-4、conv5-4层的特征以及CN特征,并在conv2-2层加入CN特征;然后,将这3个特征分别代替HOG特征进行滤波学习,得到3幅响应图;进而对3幅响应图进行加权融合预测目标位置.最后,在尺度方面引人多尺度相关滤波器进行尺度的确定.该算法比KCF跟踪算法精确度和成功率分别提高了 13.6％和11.8％.与现有的其他优异跟踪算法相比,该算法在应对运动模糊、背景杂乱、目标变形、平面旋转方面更具有较好的跟踪效果.
文献关键词：
计量学;目标跟踪;相关滤波;自适应特征融合;CN特征;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
张立国;杨曼;周思恩;金梅
作者机构：
燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]张立国;杨曼;周思恩;金梅-.基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪)[J].计量学报,2022(10):1271-1278
A类：
conv2,conv3,conv5
B类：
自适应特征融合,多尺度相,小目标跟踪,运动模糊,转对,KCF,相关滤波跟踪算法,VGG19,CN,HOG,响应图,加权融合,融合预测,目标位置,相关滤波器,杂乱,平面旋转
AB值：
0.268265
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