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      電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>基于多尺度自適應權重的目標跟蹤算法

      基于多尺度自適應權重的目標跟蹤算法

      2021-06-16 | pdf | 4.28 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　目標跟蹤是計算杌視覺中的一個重要研究領域，在交通導航、自動駕駛、機器人技術等眾多方面有著廣泛應用。基于局部稀疏表示的生成式模型算法ASLA的速度快、跟蹤準確性高，但是在復雜跟蹤環境下，例如目標局部遮擋、目標外觀劇烈變化等，往往會丟失目標。文中分析原算法跟蹤原理得到了產生目標跟蹤丟失的原因。基于ASLA算法，提出了3點改進方法：1）適應跟蹤目標區域大小，采用多尺度分塊方式，獲取互補的目標局部信息;2）在ASLA特征池化過程中根據分塊重構誤差建模分塊自適應權重，以區分不同分塊中包含的判別信息，且在多尺度池化特征中引入不同尺度下的目標遮擋信息作為權重;3）在模板更新時，利用最近幀跟蹤結果的稀疏表示權重，使更新模板更相似最近跟蹤結果，提高了算法的魯棒性。實驗結果表明，該算法在復雜跟蹤環境下相比ASLA等具有更高的跟蹤準確度，能夠實時、準確地跟蹤到目標。

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