典型文献
跟踪状态自适应的判别式行人单目标跟踪算法研究
文献摘要：
本文针对在行人跟踪过程中遇到的背景相似物干扰、行人之间的相互遮挡和背景杂乱等导致跟踪状态不稳定的问题,基于 DIMP(learning discriminative model prediction for tracking)跟踪算法,提出了一种跟踪状态自适应的判别式单目标行人跟踪算法.跟踪过程中由分类滤波器和搜索区域进行卷积操作得到响应图,通过响应图判断跟踪状态,跟踪状态分为弱响应状态、多峰强响应状态、单峰强响应状态.针对多峰强响应状态下的干扰物影响,提出在线更新策略,利用激励和抑制损失更新分类滤波器,提高分类滤波器的判别能力.针对多峰强响应和弱响应状态下目标预测不准确的问题,通过偏移量和增添候选框修正目标位置,提高跟踪精度.实验验证提出的算法在行人视频序列上跟踪结果,精度达到了 0.978,成功率达到了 0.740,在NVIDIA GTX 1650显卡下有30 fps的实时速度.
文献关键词：
行人单目标跟踪;DIMP算法;在线更新;分类滤波器;跟踪状态
中图分类号：
作者姓名：
丁明远;蔡靖;周冕;薛彦兵;温显斌
作者机构：
天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室和天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津300384
文献出处：
引用格式：
[1]丁明远;蔡靖;周冕;薛彦兵;温显斌-.跟踪状态自适应的判别式行人单目标跟踪算法研究)[J].光电子·激光,2022(09):940-947
A类：
行人单目标跟踪,DIMP,分类滤波器
B类：
跟踪状态,判别式,目标跟踪算法,算法研究,行人跟踪,遮挡,杂乱,learning,discriminative,model,prediction,tracking,行卷,卷积操作,响应图,过响应,多峰,单峰,干扰物,在线更新,更新策略,测不准,偏移量,候选框,目标位置,跟踪精度,视频序列,列上,功率达,NVIDIA,GTX,显卡,fps,时速
AB值：
0.327531
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