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基于Radon变换的自适应模型更新KCF跟踪算法
作者:黄鑫城 丁勇 卢盼成 汪常建 
单位:南京航空航天大学自动化学院 南京 210016 
关键词:目标跟踪  KCF  Radon变换  运动信息  模型更新 
分类号:TP391.41
出版年,卷(期):页码:2020,27(12):15-21
摘要:

针对目标尺度变化、遮挡及形变等复杂情况下,传统核相关滤波器(KCF)效果不理想的问题,提出了一种基于Radon变换的自适应模型更新KCF滤波跟踪算法。利用运动信息,通过光流法和帧间差分法预测出目标可能所在的区域,显著缩小了搜索范围,提高了算法速度;利用Radon变换具有对噪声不敏感及矩平移伸缩不变性,通过矩特征匹配度峰值确定最优尺度,在减少计算量的同时提高算法精度;根据模型更新策略中学习率与响应图峰值的非线性关系,构造抛物型学习率曲线,实现对模型的自适应更新,即使在目标暂时丢失或出现虚假目标时也保证了算法的跟踪精度。实验结果表明,提出的算法具有较好的实时性和较高的成功率与精度。

基金项目:
国家自然科学基金面上项目(61473146)
作者简介:
黄鑫城(1994 —),男,江西宜春人,硕士生,研究方向为目标跟踪。
参考文献:
服务与反馈:
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