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基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪
引用本文:毛宁,杨德东,李勇,韩亚君.基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪[J].光学学报,2019,39(4):255-265.
作者姓名:毛宁  杨德东  李勇  韩亚君
作者单位:河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津,300130;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津,300130;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津,300130;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津,300130
摘    要:提出了一个基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪算法。在核相关滤波(KCF)跟踪算法基础上引入了空间正则化权重和子网格检测方法,利用形变多样相似性匹配算法构建了目标重检测模块,利用主成分分析(PCA)算法和k维树一致近似最近邻(TreeCANN)算法解决了匹配算法中的最近邻搜索问题;通过自适应模板更新策略,解决了遮挡情况下模板误更新问题。实验结果表明,所提算法的精确度得分为0.825,成功率得分为0.625,相比KCF算法分别提升了18.5%和31.0%。所提算法能较好地解决目标尺度变化、遮挡、快速运动、旋转和背景杂乱情况下的跟踪问题,具有广泛的应用前景。

关 键 词:机器视觉  目标跟踪  空间正则化  相关滤波器  形变多样相似性

Spatial Regularization Correlation Filtering Tracking via Deformable Diversity Similarity
Mao Ning,Yang Dedong,Li Yong,Han Yajun.Spatial Regularization Correlation Filtering Tracking via Deformable Diversity Similarity[J].Acta Optica Sinica,2019,39(4):255-265.
Authors:Mao Ning  Yang Dedong  Li Yong  Han Yajun
Institution:(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
Abstract:Mao Ning;Yang Dedong;Li Yong;Han Yajun(School of Artificial Intelligence, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
Keywords:machine vision  object tracking  spatial regularization  correlation filter  deformable diversity similarity
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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