自适应特征融合的相关滤波跟踪算法OA北大核心CSTPCD

为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法。在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测。然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计。模型的高置信度更新由两个响应图的平均峰值相关能量(APCE)实现。与五种主流相关滤波跟踪算法在两个基准数据集上进行对比实验,实验结果表明在快速运动、复杂背景、光照变化…查看全部>>