由于跟踪过程目标不规则形变的影响,采用固定纵横比的尺度模型无法精确地估计目标的尺度.为解决该问题,本文提出基于纵横比自适应的相关滤波跟踪算法.基于fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracking)算法,训练学习纵横比模型,更...由于跟踪过程目标不规则形变的影响,采用固定纵横比的尺度模型无法精确地估计目标的尺度.为解决该问题,本文提出基于纵横比自适应的相关滤波跟踪算法.基于fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracking)算法,训练学习纵横比模型,更新目标的纵横比,获取更精确的目标尺度.在此基础上,本文设计了平滑修正方案以及学习率自适应机制,可以有效地缓解因目标出现遮挡导致的模型漂移问题.在OTB100、VOT2016和VOT2018数据集上与其他跟踪算法进行对比实验,结果表明本文算法改善了基准算法的性能,特别是在OTB100上的总体准确率和成功率比fDSST提高了9.6%和6.2%.展开更多
角点是数字图像中目标的重要局部特征,提供了目标的低层次视觉特性。将Laplace of Gaussian变换引入到平面曲线,提出了一种基于边缘轮廓的LoG角点检测算子。深入分析LoG变换的几何特征,建立了边缘轮廓曲率和LoG范数间的等价度量关系。...角点是数字图像中目标的重要局部特征,提供了目标的低层次视觉特性。将Laplace of Gaussian变换引入到平面曲线,提出了一种基于边缘轮廓的LoG角点检测算子。深入分析LoG变换的几何特征,建立了边缘轮廓曲率和LoG范数间的等价度量关系。角点响应函数被定义为边缘点的LoG变换范数,边缘轮廓上LoG范数的局部极值点被认为是角点。并针对Γ-角点模型和圆周曲线模型,验证了这种定义的合理性。实验结果表明,相比经典角点检测算子,该文算法具有高效、稳定的优点。展开更多
文摘由于跟踪过程目标不规则形变的影响,采用固定纵横比的尺度模型无法精确地估计目标的尺度.为解决该问题,本文提出基于纵横比自适应的相关滤波跟踪算法.基于fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracking)算法,训练学习纵横比模型,更新目标的纵横比,获取更精确的目标尺度.在此基础上,本文设计了平滑修正方案以及学习率自适应机制,可以有效地缓解因目标出现遮挡导致的模型漂移问题.在OTB100、VOT2016和VOT2018数据集上与其他跟踪算法进行对比实验,结果表明本文算法改善了基准算法的性能,特别是在OTB100上的总体准确率和成功率比fDSST提高了9.6%和6.2%.
文摘角点是数字图像中目标的重要局部特征,提供了目标的低层次视觉特性。将Laplace of Gaussian变换引入到平面曲线,提出了一种基于边缘轮廓的LoG角点检测算子。深入分析LoG变换的几何特征,建立了边缘轮廓曲率和LoG范数间的等价度量关系。角点响应函数被定义为边缘点的LoG变换范数,边缘轮廓上LoG范数的局部极值点被认为是角点。并针对Γ-角点模型和圆周曲线模型,验证了这种定义的合理性。实验结果表明,相比经典角点检测算子,该文算法具有高效、稳定的优点。
