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为处理目标的消失重现、形变及环境变化等问题, 要求跟踪算法有一定的检测与学习能力. 针对全局检测方法因冗余检测而造成检测效率低下的问题, 在基于P-N学习的跟踪框架的基础上, 提出一种自适应生成检测范围的目标跟踪算法. 通过引入卡尔曼滤波器(Kalman filter)对目标位置、尺度以及两者的变化速度进行预估, 在检测前根据预估信息自适应生成检测范围, 提高检测效率. 在公开的CoGD数据集上进行实验, 结果证明该算法较原始算法在准确度基本不变的基础上, 速度得到显著改善. 相似文献
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