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摘要
针对Staple算法存在的两个问题,提出了一种基于Staple改进的目标跟踪算法。首先,为了增强Staple算法在灰度视频序列中的判别能力,提出一种基于局部敏感直方图的直方图分类器;其次,提出一种基于相对置信度的自适应融合系数,解决了Staple算法中两个分类器无法最优融合的问题。将该算法在OTB2013测试集上与其他9个先进的算法进行了比较,实验结果表明该算法的精确度与准确率分别为0.814和0.614,相对于Staple算法分别提升了4.1%和3.5%,具有很好的鲁棒性。
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针对Staple算法存在的两个问题,提出了一种基于Staple改进的目标跟踪算法。首先,为了增强Staple算法在灰度视频序列中的判别能力,提出一种基于局部敏感直方图的直方图分类器;其次,提出一种基于相对置信度的自适应融合系数,解决了Staple算法中两个分类器无法最优融合的问题。将该算法在OTB2013测试集上与其他9个先进的算法进行了比较,实验结果表明该算法的精确度与准确率分别为0.814和0.614,相对于Staple算法分别提升了4.1%和3.5%,具有很好的鲁棒性。
