典型文献
复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法
文献摘要：
针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时,容易导致漂移和跟踪失败的情况,提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法.首先,采用所提的多特征互补策略,利用特征训练相应滤波器,根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权重,完成对目标的位置估计;然后,以估计位置中心构建尺度滤波器,完成目标最优尺度的估计;最后,融合多尺度搜索区域策略,并根据跟踪置信度对跟踪模型选择性进行更新,进一步提升了跟踪器的性能和抗遮挡能力.在OTB2015的74组彩色数据集上进行测试,并对所提算法与近年来先进的相关滤波算法进行对比.所提算法的平均距离精度为0.801,平均重叠精度为0.715,实时跟踪速度为39.24 frame/s.实验结果表明,跟踪器在复杂环境下的表现良好,整体性能优越.
文献关键词：
机器视觉;目标跟踪;相关滤波;多特征融合;遮挡判别
中图分类号：
作者姓名：
卢明瑞;韩超;鲁帆;缪宝睿;杨基坤;查君君;沙文瀚
作者机构：
安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽芜湖241000;奇瑞新能源汽车股份有限公司,安徽芜湖241000
文献出处：
引用格式：
[1]卢明瑞;韩超;鲁帆;缪宝睿;杨基坤;查君君;沙文瀚-.复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法)[J].激光与光电子学进展,2022(24):174-183
A类：
B类：
复杂场景,相关滤波跟踪算法,目标跟踪算法,尺度变换,战时,漂移,特征互补,互补策略,响应值,融合权重,位置估计,尺度滤波器,最优尺度,区域策略,置信度,模型选择,跟踪器,抗遮挡,OTB2015,色数,相关滤波算法,距离精度,实时跟踪,frame,复杂环境,整体性能,性能优越,机器视觉,多特征融合,遮挡判别
AB值：
0.433126
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