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结合自适应特征选择和蕨类分类器的相关滤波跟踪算法
Alternative TitleTracking Algorithm with Correlation Filtering Based on Combination of Adaptive Feature Representation and Fern Classifier
廖加文1,2,3; 齐春1; 曹剑中2; 黄继江2
Department动态光学成像研究室
2019-06
Source Publication西安交通大学学报
ISSN0253-987X
Volume53Issue:6Pages:101-108
Contribution Rank1
Abstract

为解决基于核相关滤波架构的跟踪算法所采用的线性插值模型更新策略无法应对目标外观突变的问题,提出一种结合自适应特征选择和蕨类分类器的目标跟踪算法(DRDCF)。首先对提取的多层目标特征层进行主成分分析降维以抽取有用的特征层;其次,采用每帧均对模板固定更新的进取型滤波器结合满足门限条件才进行更新的保守型滤波器定位目标,将进取型滤波器用于预测目标的下一帧位置,将保守型滤波器用于计算进取型滤波器以及检测器产生的预测位置的可靠性;当进取型滤波器预测位置不可靠时,检测器产生预测位置,最后通过对比两者预测位置的可靠性择优确定目标最佳预测位置。实验结果表明,DRDCF算法可以有效解决目标突变所造成的模型污染以及跟踪失败问题,在OTB2015数据集上精度及覆盖率两项指标相较于结合通道和空间约束的相关滤波算法分别提升了2.78%和4.26%,达到前沿算法的效果。 

Keyword目标跟踪 相关滤波 自适应特征选择 检测器
Indexed ByEI ; CSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:6507289
EI Accession Number20193507370268
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.opt.ac.cn/handle/181661/31610
Collection动态光学成像研究室
Affiliation1.西安交通大学电子与信息工程学院
2.中国科学院西安光学精密机械研究所
3.中国科学院大学
First Author Affilication中国科学院西安光学精密机械研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
廖加文,齐春,曹剑中,等. 结合自适应特征选择和蕨类分类器的相关滤波跟踪算法[J]. 西安交通大学学报,2019,53(6):101-108.
APA 廖加文,齐春,曹剑中,&黄继江.(2019).结合自适应特征选择和蕨类分类器的相关滤波跟踪算法.西安交通大学学报,53(6),101-108.
MLA 廖加文,et al."结合自适应特征选择和蕨类分类器的相关滤波跟踪算法".西安交通大学学报 53.6(2019):101-108.
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结合自适应特征选择和蕨类分类器的相关滤波(3113KB)期刊论文出版稿暂不开放CC BY-NC-SAApplication Full Text
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