自适应特征融合的相关滤波跟踪算法
Computer Engineering and Applications（2022）
摘要
为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均峰值相关能量(APCE)实现.与五种主流相关滤波跟踪算法在两个基准数据集上进行对比实验,实验结果表明在快速运动、复杂背景、光照变化、尺度变化等复杂跟踪场景下,该算法表现出较好的准确性和稳健性.
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