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摘要
相关滤波跟踪器近几年在许多视觉跟踪任务中都取得了优异的性能，显示出了较高的精度和帧率。但限制其跟踪性能的问题仍有很多，例如图像表征方式单一，传统尺度估计的方式计算复杂度高，对快速运动、背景杂乱等复杂场景跟踪效果不佳。针对这些问题，提出了一个跟踪框架来分别估计目标位置和尺度的变化，通过相关滤波和颜色直方图模型相结合的方式评估目标位置，再从最可信帧中训练核尺度相关器来预测目标的尺度变化。同时，对模型采用保守的方式进行自适应在线更新，以防止误差累加破坏模型。在跟踪数据集（OTB-2015）中该算法在运动模糊、尺度变化、背景杂乱、快速运动等挑战性场景中表现出良好的优越性。
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