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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>融合尺度降維和重檢測的長期目標跟蹤算法

      融合尺度降維和重檢測的長期目標跟蹤算法

      2021-04-21 | rar | 1.67 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對長期目標跟蹤中存在的目標遮擋、尺度變化和光照變化等干擾造成的跟蹤失敗冋題，提出一種融合尺度降維和重檢測的長期目標跟蹤算法。該算法在長期相關(guān)性跟蹤算法的平移估計和尺度估計基礎上，采用主成分分析降維策略來減少計算量，并建立高置信度樣本集;當目標長期遮擋或丟失時，通過自適應閾值來啟動在線分類檢測器和最佳伙伴相似度匹配，重定位目標位置，并對模板均衡更新。在OTB-2015等標準數(shù)據(jù)集的部分序列上定量和定性評估的實驗結(jié)果表明，文中算法的平均距離精度為954%，平均重疊成功率為892%，平均跟蹤速度為23.68幀/s，且在遮擋、尺度變化和光照變化等場景下表現(xiàn)優(yōu)異，能有效地實現(xiàn)長期目標跟蹤。

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