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题名通道稳定性加权补充学习的实时视觉跟踪算法
被引量：5
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作者
樊佳庆
宋慧慧
张开华
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机构
江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学)
南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第6期1751-1754,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41501377)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150906
BK20170040)~~
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文摘
为解决补充学习(Staple)跟踪算法在平面内旋转、部分遮挡时存在的跟踪失败问题,提出了一种通过通道稳定性加权的补充学习(CSStaple)跟踪算法。首先,使用标准相关滤波分类器检测出每层通道的响应值;然后,计算获得每层通道的稳定性权重,并乘到每层权重上,获得相关滤波响应;最后,通过融合颜色补充学习器的响应,得到最终的响应结果,响应中的最大值的位置即为跟踪结果。将所提算法与层和空间可靠性判别相关滤波(CSR-DCF)跟踪、对冲深度跟踪(HDT)、核化相关滤波(KCF)跟踪和Staple等跟踪算法进行了对比实验。实验结果表明,所提算法在成功率上表现最优,在OTB50和OTB100上比Staple分别高出2.5个百分点和0.9个百分点,验证了所提算法对目标在平面内旋转和部分遮挡时的有效性。
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关键词
相关滤波
视觉跟踪
颜色直方图
补充学习
通道稳定性加权
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Keywords
correlation filter
visual tracking
color histogram
complementary learning
channel stability weighting
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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