【摘 要】
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针对当前目标跟踪领域中如何准确迅速地区分目标和背景的问题,大部分跟踪器的核心内容是如何训练一个判别分类器来区分目标和周围环境。目前较为先进的核相关滤波器算法(KCF)
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南计算技术研究所
【基金项目】
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江苏省杰出青年基金项目No.BK20140001,国家自然科学基金面上项目No.61772239
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针对当前目标跟踪领域中如何准确迅速地区分目标和背景的问题,大部分跟踪器的核心内容是如何训练一个判别分类器来区分目标和周围环境。目前较为先进的核相关滤波器算法(KCF)及其改进后的判别式相关滤波器(DCF)将判别分类器与傅里叶变换相结合来提升跟踪速度,一些基于KCF的优化算法对部分跟踪难题,如针对尺度问题的KCF算法和针对目标消失的KCF算法提出了解决方案。但当前已有算法在提高精度方面仍有一定的提升空间,针对此,在核相关滤波器的基础上,从TSK模糊逻辑系统(TSK-FLS)的角度出发推导出了一种新的模糊核相
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