基于自适应颜色特征学习的目标跟踪技术

发布时间：2018-03-16 02:20

  本文选题：自适应　切入点：学习速率　出处：《计算机工程与应用》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在简要说明基于空时上下文(STC)和基于核函数循环结构(CSK)目标跟踪器的基础上,重点介绍基于颜色特征(CN)的跟踪器,并针对其在目标被遮挡、尺度变化和光照发生变化时易发生跟踪漂移的问题,提出自适应学习速率和自适应高斯核尺度因子两种方法,分别对训练模型的更新和标记进行改进,减少目标模型累积错误,提高跟踪过程准确性。实验中,选取10个视频集,采用3类评价参数对比算法改进前后跟踪效果。实验证明,改进后的算法对遮挡、光照变化和尺度变化等具有较好的鲁棒性,同时将该算法应用在无人机(UAV)视频行人跟踪上,取得了良好效果。
[Abstract]:Based on a brief description in the context of space-time (STC) and cyclic structure based on kernel function (CSK) based on the target tracker, introduced based on color feature (CN) tracker, and the obstacle of the target, scale changes and illumination changes occurred to tracking drift problem, put forward the adaptive learning rate Gauss nuclear and adaptive scale factor two methods respectively for training model updating and labeling was improved, reducing the target model cumulative error, improve the accuracy of the tracking process. In the experiment, we selected 10 video sets, using 3 kinds of evaluation parameters of the improved algorithm before and after tracking. Experiments show that the improved algorithm of occlusion. The illumination change and scale change has better robustness, and the algorithm is applied in UAV (UAV) video pedestrian tracking, and achieved good results.

【作者单位】： 国防科学技术大学电子科学与工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1617908