一种多特征在线学习的抗遮挡相关滤波目标跟踪方法
公开
摘要
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种多特征在线学习的抗遮挡相关滤波目标跟踪方法，基于背景感知相关滤波器(BACF)，利用方向梯度直方图(HOG)特征和颜色特征(CN)训练跟踪器来提高目标特征描述能力，并以峰值旁瓣比(PSR)作为融合因子在不同特征响应间实现融合；此外，为了降低模型漂移的风险，以历史平均峰值相关能量(APCE)和历史平均最大值响应值为阈值，动态地调整模型学习率以适应复杂的场景变化，有效降低了背景感知滤波器模型跟踪失败的风险，提高了系统精确性和鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种多特征在线学习的抗遮挡相关滤波目标跟踪方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612508A
申请号 ：
CN202210187384.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
纪元法何建中韦照川孙希延严素清吴孙勇付文涛郭宁
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
代理机构 ：
桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
张学平
优先权 ：
CN202210187384.7
主分类号 ：
G06T7/246
IPC分类号 ：
G06T7/246 G06T7/90 G06N3/08 G06K9/62 G06V10/80 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/246
使用基于特征的方法，如角、段
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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