資料介紹
現有跟蹤算法大都需要構建復雜的外觀模型、抽取大量訓練樣本來實現精確的目標跟蹤,會產生龐大的計算量,不利于實時跟蹤。鑒于此,提出了一種多通道核相關濾波的實時跟蹤方法。首先,利用核化嶺回歸方法對視頻幀的目標信息進行訓練,學習得到濾波模板;接著,用濾波模板對待檢測幀的可能區域進行相關性度量;最后,將相關度最高的位置作為跟蹤結果,并通過對多通道的獨立輸入進行加權求和,解決多通道輸入問題。與現有跟蹤方法的大量對比實驗表明,在不同的挑戰因素下,該方法在保證跟蹤精度的同時,跟蹤速度也存在明顯優勢。該方法通過相關濾波的方式可避免抽取大量樣本,并利用頻域的點乘代替時域的相關運算,大大降低了計算復雜度,使跟蹤速度完全滿足實時場景的跟蹤需求。
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