论文摘要
针对Struck算法在遇到完全遮挡后难以恢复目标的跟踪问题,提出了利用双重更新策略对目标进行跟踪的算法。首先标定首帧中目标的所在位置,提取目标特征作为初始模板。其次,设计相似函数判别当前帧目标区域与初始模板的相似度,超过阈值的区域选为正样本加入到在线学习的过程。最后,当目标遇到完全遮挡时,通过遍历搜索的方式寻找与目标相似的图像块,选择超过阈值中相似度最高的图像块作为目标继续跟踪。实验结果表明,改进后的算法可以更好地解决因遮挡或背景相近等复杂条件引起的目标跟踪丢失的问题。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 袁振,王传江,张腾飞
关键词: 在线学习,相似度匹配,双重更新,结构化内核,视觉目标跟踪
来源: 山东科技大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 山东科技大学电气与自动化工程学院,山东省机器人与智能技术重点实验室,山东大学控制科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金青年基金项目（61803235）,山东省重点研发计划项目（2016GSF201197）,山东省高等学校科技计划项目（J16LB11）
分类号: TP391.41
DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2019.06.010
页码: 74-80
总页数: 7
文件大小: 1228K
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