为解决核化滤波器存在目标形状限制以及循环矩阵造成训练结果不真实的问题,文中的目标跟踪算法引入CSR-DCF(Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliabilit)算法中的空间置信蒙版作为位移相关性滤波器...为解决核化滤波器存在目标形状限制以及循环矩阵造成训练结果不真实的问题,文中的目标跟踪算法引入CSR-DCF(Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliabilit)算法中的空间置信蒙版作为位移相关性滤波器,来适应不规则形状的目标。引入PCAHOG(Principal Component Analysis of Histogram of Oriented Gradient)特征来优化尺度相关性滤波器,在不造成HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征信息损失的同时降低特征数据的维度,并利用投影矩阵加速傅里叶变换的计算。实验使用VOT2018的视频集以及评估标准,结果表明,改进后的算法在鲁棒性上优于CSR-DCF。展开更多
文摘为解决核化滤波器存在目标形状限制以及循环矩阵造成训练结果不真实的问题,文中的目标跟踪算法引入CSR-DCF(Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliabilit)算法中的空间置信蒙版作为位移相关性滤波器,来适应不规则形状的目标。引入PCAHOG(Principal Component Analysis of Histogram of Oriented Gradient)特征来优化尺度相关性滤波器,在不造成HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征信息损失的同时降低特征数据的维度,并利用投影矩阵加速傅里叶变换的计算。实验使用VOT2018的视频集以及评估标准,结果表明,改进后的算法在鲁棒性上优于CSR-DCF。
