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摘要
传统核相关滤波(KCF)目标跟踪算法使用单一特征,不监控跟踪输出,且跟踪框的大小是固定的,在跟踪对象发生尺度变化、遮挡等异常情况下容易导致跟踪失败。针对这一问题,本文提出一种改进的KCF目标跟踪算法。首先,在快速方向梯度直方图(FHOG)特征的基础上级联颜色特征(CN)训练和更新滤波器;其次,利用峰值旁瓣比(PSR)检查跟踪输出,当检测到跟踪输出异常时,启动自校正机制校正跟踪输出,从而准确地重新跟踪到目标。最后,融入尺度滤波器来适应目标尺度的变化。本文对该算法进行了仿真和实物实验,实验结果验证了该算法的有效性。
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