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复杂情况下自适应特征更新目标跟踪算法: 收藏
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引用; 《光学学报》2019年第11期39卷 227-242页; 作者：尹宽李均利李丽储诚曦四川师范大学计算机科学学院四川成都610101 宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211; 为提高复杂情况下目标跟踪的稳健性,提出一种自适应特征更新的目标跟踪算法。对目标提取分级深度特征和手工设计特征,通过不同线性组合方式进行多特征融合,构建多个融合特征器;对不同融合特征器进行可信度判定,选择可信度最高的融合特...; 为提高复杂情况下目标跟踪的稳健性,提出一种自适应特征更新的目标跟踪算法。对目标提取分级深度特征和手工设计特征,通过不同线性组合方式进行多特征融合,构建多个融合特征器;对不同融合特征器进行可信度判定,选择可信度最高的融合特征作为当前帧的跟踪特征,构建位置相关滤波器,预测出当前帧的目标位置;对跟踪结果进行可靠性检测,可靠性低于阈值则启动融合特征器更新机制,加入时序信息和语义信息进行重跟踪,降低了模型的误差累积。在OTB-2013和OTB-2015数据库上进行测试,结果表明,与近年来比较流行的9种算法相比,提出的算法在快速运动、背景杂波、运动模糊、形变等复杂情况下具有较高的成功率和较好的稳健性。; 来源：详细信息评论

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