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摘要
针对核相关滤波(KCF)在跟踪中由于目标出视野以及遮挡导致跟踪失败的问题,提出一种基于核相关滤波的长时目标跟踪算法。该算法融合梯度直方图特征和颜色提名特征来增强特征的表达能力;考虑到核相关滤波不能解决尺度变化的问题,通过定义尺度池、采集不同尺度的样本计算响应值,然后利用最大响应值得到最佳位置和尺度。最后,针对在长时间目标跟踪过程中,有时不可避免地会出现跟踪失败的情况,通过训练支持向量机对目标进行重新检测以达到长时跟踪的目的。在OTB数据集上对提出的算法和其他主流算法进行对比,实验结果验证了提出算法的有效性和优越性。
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