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目前基于核相关滤波器的几种主流算法仍然存在目标漂移甚至跟丢的情况,本文算法在Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking(以下简称Staple)和Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps(以下简称LMCF)两种算法基础上进行融合并改进。首先利用贝叶斯公式求解出当前帧的背景和前景的直方图,对前景直方图进行均衡化,以消除噪声;其次,利用巴氏系数计算出当前帧的背景和前景的直方图的相似度值,通过数据分析设定阈值,以此消减目标与背景过于相似的问题;再次,根据所设阈值将直方图的bin值进行自适应,以此提高跟踪的分辨率;然后利用LMCF算法求出当前帧的最大峰值和平均峰值相关能量(APCE),并根据数据分析设定合适的阈值;最后将阈值范围内的最大值和APCE值与融合系数相结合,使算法达到自适应融合。本文算法(LMCF-Staple)在公开数据集平台OTB50和OTB100上进行测试,结果显示LMCF-Staple算法的跟踪稳定性大大提高,目标的漂移情况明显减少,并且其跟踪的精确度、成功率均优于目前主流的几种算法。 相似文献
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针对Staple算法中梯度直方图(HOG)特征和颜色直方图特征的融合无法自适应达到最优化的问题,本文提出了一种颜色自适应的核相关滤波目标跟踪改进算法,即Stronger-Staple算法(简称STR-Staple)。首先,本文用目标似然函数分别求出目标和背景所占比例的颜色直方图,并用巴氏系数实时测量目标与背景的颜色直方图的相似度,实现每一帧图像的跟踪监测;其次,提出一种自适应的融合系数,将相似度与融合系数相关联,对每一帧的特征匹配相应的权重,实现算法的最优融合。最后,本文算法在OTB-13和OTB-15两个数据集上与当前比较流行的5种跟踪算法进行比较。实验结果表明,该算法在光照变化、尺度变化、遮挡、变形、背景杂波等情况下均有较高的鲁棒性,且其跟踪精度、成功率在OTB-13数据集中分别为0.889、0.880。在OTB-15数据集中分别为0.741、0.644。均优于其它几种算法。 相似文献
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采用直流磁控溅射方法制备含氢氦的锆膜,利用中子反射和弹性反冲探测两种方法分别对样品中的氢、氦分布以及浓度进行表征,并探究了不同温度退火处理后H、He的变化.实验结果表明:中子反射与弹性反冲探测两种方法的表征结果具有很好的一致性,H、He在锆层中近似均匀分布,氦浓度与溅射的He/Ar比成正比. 300℃退火处理1 h后,样品中的H从Zr层向外迁移和释放,且这种现象随退火温度升高到500℃时更加明显. 相似文献
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随着经济全球化、一体化的发展,网络信息技术随之发展,对地方政府绩效提出了挑战,客观上要求提高地方政府绩效水平。我国地方政府绩效评估发展不够成熟,很多地方仍有待于改进。结合网络信息化的背景,界定地方政府绩效评估的内涵,介绍了我国目前地方政府绩效评估存在的问题及我国地方政府绩效评估的路径选择。 相似文献
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针对压缩跟踪算法中存在的特征单一、对光照变化敏感、不能适应目标尺度变化的问题,提出了一种融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法。该算法在Haar-like特征基础上采用固定比值方式融合了HOG类特征,降低了算法对光照的敏感度,HOG类特征仍采用积分图算法进行加速计算。另外,在尺度估计方面,采用相关滤波尺度估计方法,找到使尺度滤波器响应最大的尺度作为新的目标尺度,及时调整跟踪窗的大小并更新特征提取模板,解决了尺度变化问题。实验结果表明:改进后的算法可以适应较大光照变化与尺度变化、平面内旋转等情况,跟踪精度和鲁棒性有明显提高,并且满足准实时性的要求。 相似文献