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为解决单目标跟踪中因目标外观及环境变化导致的跟踪失败问题, 提出一种多模态深层次高置信度融合跟踪算法. 首先构建目标颜色模型和基于双线性插值HOG特征形状模型的高维度多模态模型, 之后对候选目标利用粒子滤波进行搜索. 针对模型融合的难点, 通过准确量化形状和颜色模型多种置信度并设计高置信度融合准则, 以实现该多模态模型中不同置信度的深层次自适应加权平衡融合. 最后针对模型更新参数固定的问题, 设计非线性分级平衡更新策略. 经过在OTB-2015数据集上的测试, 发现该算法的平均
CLE和
OS在所有参照算法表现中均表现最佳, 其值分别为30.57和0.609. 此外, 其FPS为15.67, 满足了跟踪算法在一般情况下的实时性要求. 在某些常见的特定场景中, 其精确率、成功率指标在多数情况下的表现也超过了同类顶尖算法.… …
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