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基于KCFSE结合尺度预测的目标跟踪方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.11 MB | 2017-10-28

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　　目标跟踪是计算机视觉领域的一个基本问题，其主要应用于视频监控，人机交与机器人视觉感知等场景。目标跟踪可分为短时间目标跟踪与长时间目标跟踪，单目标跟踪与多目标跟踪。文中要研究最普遍的短时间单目标跟踪：给定视频序列，以及序列第一帧的目标位置与尺寸等初始状态，通过计算确定后续帧中目标的状态。时至今日，目标跟踪问题依然面临许多挑战，包括背景干扰，光照变化，目标尺度变化，目标形变，目标遮挡，目标快速运动等。

　　按照Wang 等的框架，目标跟踪方法可以分为运动模型，目标的特征表示，观测模型，模型更新，多方法聚合5 个环节。早年的目标跟踪方法聚焦于运动模型，如卡尔曼滤波和粒子滤波。近年来，在目标表示与观测模型等环节涌现了许多优秀的算法，其中的研究热点是判别式目标跟踪方法凹。这一类方法力图将目标跟踪问题构建为背景与目标间的分类问题，使用二二元分类器来进行目标跟踪，也被称为基于检测的跟踪。

基于KCFSE结合尺度预测的目标跟踪方法

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