多分辨率多特征融合自适应相关滤波跟踪算法

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核相关滤波算法跟踪过程中仅采用单一特征,目标尺度不能自适应变化,未对不同分辨率视频做相应预处理,导致跟踪性能不佳.针对核相关滤波算法存在的缺陷,提出了一种多分辨率、融合多种特征信息和自适应调整跟踪框的相关滤波跟踪算法.该算法融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征,提高了对目标的表征能力,并利用主成分分析技术降维保证算法效率;计算尺度滤波器与尺度金字塔的响应得分,自适应确定跟踪框的最佳尺寸;提出多分辨率多分段预处理策略,对不同视频分辨率的跟踪目标进行尺寸缩放.实验结果表明,本算法在OTB2015数据集上的一次通过评估的精确度和成功率分别比核相关滤波算法提高了6.3%和10.3%,跟踪速度达到了38.16FPS,满足实时性要求,而且跟踪精度和鲁棒性均优于其它8种主流算法.
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