[发明专利]一种基于显著性检测和鲁棒性尺度估计的相关滤波跟踪方法有效
| 申请号： | 201710567682.8 | 申请日： | 2017-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN107358623B | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 杨文;尹雪珂;余淮;王金旺 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/262;G06T3/40 |
| 代理公司： | 42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于显著性检测和鲁棒性尺度估计的相关滤波跟踪算法，包括滤波器训练，利用目标先验信息构建循环矩阵训练滤波器；显著性检测，将原始的正则化岭回归问题中l | ||
| 搜索关键词： | 滤波器 显著性 尺度变化 尺度估计 二维尺度 鲁棒性 正则化 滤波 检测 滤波器响应 滤波器训练 显著性信息 跟踪算法 候选区域 目标位置 先验信息 循环矩阵 准确率 构建 维度 成功率 样本 引入 跟踪 回归 预测 更新 | ||
【主权项】：
1.一种基于显著性检测和鲁棒性尺度估计的相关滤波跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，位置滤波器训练，利用循环矩阵的性质，将滤波器的求解问题转化为正则化岭回归问题；通过先验信息得到目标在第一帧图像中的位置信息，将包括目标以及其周围一圈背景的区域作为目标候选框，然后对该区域提取方向梯度直方图特征并作为滤波器的输入，利用目标的原始尺寸和候选区域的尺寸设计滤波器的输出，将原始的正则化岭回归问题中l
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