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题名非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法
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作者
姜文涛
王德强
张晟翀
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
光电信息控制和安全技术重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第3期165-176,共12页
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基金
国家自然科学基金(61172144)
辽宁省自然科学基金(20170540426)
辽宁省教育厅重点基金(LJYL049,LJ2017QL034,LJ2017ZL003)。
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文摘
针对目标跟踪过程中跟踪模型容易漂移,以及对于多样性形态变化的目标不能进行鲁棒跟踪的问题,结合生物视觉感知规律提出了非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。在目标函数中提出贴近人类视觉感知幂定律的非线性滤波更新的时间正则项,相比于时空正则相关滤波器(spatial-temporal regularized correlation filters,STRCF)中固定的时间正则项,非线性滤波更新的时间正则项可以根据跟踪的时间变化进行自适应更新,同时采用交替乘子法降低算法复杂度。提取非线性的梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征,使用符合生物映射的对数极坐标进行尺度适应。根据最大响应值与平均峰值相关能量的关系进行遮挡异常检测,降低模型漂移的机率,增强算法的抗遮挡能力。实验结果表明,该算法在OTB2015数据集上的精确率和成功率分别达到89.8%和83.3%,该算法相比于STRCF在精确率上提升了2.5%,在成功率上提升了3.2%,在OTB2013与OTB2015数据集上的11种属性的分类对比中,该算法在旋转、低分辨率、背景杂乱、光照变化等因素干扰下的目标跟踪中具有较高的精确率和较强的鲁棒性。
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关键词
目标跟踪
非线性滤波器更新
非线性HOG特征提取
对数极坐标尺度适应
生物视觉感知规律
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Keywords
target tracking
nonlinear filter update
nonlinear HOG feature extraction
log-polar coordinate scale adapta-tion
biological visual perception law
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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