首頁(yè) > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 工程科技II > 綜合科技B類綜合 > 東北大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 > 基于多個(gè)相關(guān)濾波器的行人跟蹤尺度算法 【正文】
基于多個(gè)相關(guān)濾波器的行人跟蹤尺度算法
張?jiān)浦? 鄭瑞; 暴吉寧; 朱尚棟 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院; 遼寧沈陽(yáng)110819
- 行人多尺度跟蹤
- 相關(guān)濾波器相互輔助
- 搜索范圍
- 跟蹤準(zhǔn)確率
摘要：外觀、尺度變化是行人跟蹤的難點(diǎn),解決行人多尺度跟蹤問(wèn)題是增強(qiáng)算法實(shí)用性的關(guān)鍵因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基礎(chǔ)上,本文采用多個(gè)相關(guān)濾波器(如頭部、臀部)輔助身體軀干濾波器的匹配跟蹤.通過(guò)獲得圖像幀(除第一幀外)與初始幀的行人頭部和臀部之間的距離變化率來(lái)縮放搜索面積,解決目標(biāo)定位不準(zhǔn)確和時(shí)間浪費(fèi)的問(wèn)題;通過(guò)調(diào)整目標(biāo)框的尺寸,解決目標(biāo)模板逐漸包括背景特征或者逐漸被局部特征取代的問(wèn)題.在VOT2016的18個(gè)有明顯尺度變化的行人場(chǎng)景視頻序列上進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法具有更高的跟蹤準(zhǔn)確率.
- 行人多尺度跟蹤
- 相關(guān)濾波器相互輔助
- 搜索范圍
- 跟蹤準(zhǔn)確率
摘要：外觀、尺度變化是行人跟蹤的難點(diǎn),解決行人多尺度跟蹤問(wèn)題是增強(qiáng)算法實(shí)用性的關(guān)鍵因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基礎(chǔ)上,本文采用多個(gè)相關(guān)濾波器(如頭部、臀部)輔助身體軀干濾波器的匹配跟蹤.通過(guò)獲得圖像幀(除第一幀外)與初始幀的行人頭部和臀部之間的距離變化率來(lái)縮放搜索面積,解決目標(biāo)定位不準(zhǔn)確和時(shí)間浪費(fèi)的問(wèn)題;通過(guò)調(diào)整目標(biāo)框的尺寸,解決目標(biāo)模板逐漸包括背景特征或者逐漸被局部特征取代的問(wèn)題.在VOT2016的18個(gè)有明顯尺度變化的行人場(chǎng)景視頻序列上進(jìn)行了測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法具有更高的跟蹤準(zhǔn)確率.
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東北大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版
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