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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>基于全局塊與局部塊協(xié)作的濾波目標(biāo)跟蹤算法

      基于全局塊與局部塊協(xié)作的濾波目標(biāo)跟蹤算法

      2021-05-28 | pdf | 2.60 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對傳統(tǒng)相關(guān)濾波跟蹤器在目標(biāo)尺度變化和部分遮擋時效果不佳等問題，基于KCF提出了一種全局塊與局部塊協(xié)作的分塊跟蹤算法。該算法首先根據(jù)目標(biāo)的外觀特征，對跟蹤目標(biāo)進(jìn)行水平或垂直分抉，并分別訓(xùn)練兩個局部濾波器和一個全局濾波器;然后在跟蹤過程中使用局部濾波器對局部抉進(jìn)行跟蹤，并根據(jù)局部抉的跟蹤結(jié)果對全局塊的中心點位置進(jìn)行初始預(yù)測。最后通過全局濾波器確定目標(biāo)的最終位置，并將相關(guān)更新和尺度參數(shù)反饋給局部濾波器，以更新全局濾波器和局部濾波器。此外，不同于KCF使用單一的HOG特征，該算法合并了CN特征，改善了HOG特征對目標(biāo)形變和運(yùn)動模糊的表達(dá)能力。另外，為解決目標(biāo)部分遮擋導(dǎo)致的模型漂移問題，提出了一種基于有效局部塊來指導(dǎo)模型更新的方法，并給出了有效局部塊的評價標(biāo)準(zhǔn)。同時，該算法通過分析前后兩幀局部塊之間的距離變化對目標(biāo)的尺度進(jìn)行估計，解決了因目標(biāo)尺度變化帶來的跟蹤失敗問題。實驗在包含100個視頻序列的公共數(shù)據(jù)集OTB-100上進(jìn)行，在評價指標(biāo)上，以AUC得分為主，DP和OP為輔，對算法的性能進(jìn)行評估。實驗結(jié)果表明：所提出的算法能有效應(yīng)對尺度變化和部分遮擋的問題，AUC得分在KCF的基礎(chǔ)上提升了10%，總體性能也比KCF的其他4個改進(jìn)算法更優(yōu)，處理速度達(dá)到32fps。

      濾波器 算法
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