【摘 要】
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为了提高图像压缩跟踪过程中的目标跟踪性能,论文提出了一种具有随机生成多个特征的目标跟踪算法,通过划分子区域来确定随机生成的多个不同的图像特征进而实现目标跟踪。在每
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61374148);浙江省教育厅项目“基于大数据分析的国地税异常企业监控平台的研发”(编号:FG2017141)资助
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为了提高图像压缩跟踪过程中的目标跟踪性能,论文提出了一种具有随机生成多个特征的目标跟踪算法,通过划分子区域来确定随机生成的多个不同的图像特征进而实现目标跟踪。在每次计算候选位置的最高分类器得分后,结合Bhattacharyya系数来选择最优跟踪结果作为最终目标位置。减少了由图像不良特征确定目标位置的概率,有效地克服了诸如遮挡、形变或类似背景的影响。实验结果表明:相比单个特征提取,两个特征共同提取的中心位置误差平均减少了18.86%,边界框重叠率平均提升了14.14%,成功率平均提升了20.72%,且所提出
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