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公开(公告)号：CN108710834A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810400230.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/6256
Abstract: 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN108805909B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810400252.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/262
Abstract: 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。
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公开(公告)号：CN108710834B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810400230.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种滤波区域的相关滤波目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、训练阶段，将滤波区域图嵌入到标准相关滤波建模中，过滤训练样本中的干扰区域，从而学到滤波器；S2、预测阶段，将上一帧中学到的滤波器作用到当前帧的搜索区域，得到目标的位置。本发明的有益效果是：为了适应目标较大步长的运动，同时利用更多的训练样本，采用较大的搜索区域，经过过滤训练样本中的干扰区域后，跟踪算法在遮挡、目标形变、光照变化等条件下的跟踪效果有明显增强，提高了跟踪算法的性能。
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公开(公告)号：CN108805909A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810400252.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06T7/262
CPC classification number: G06T7/262 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提供了一种在相关滤波框架下基于粒子滤波重检测的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、计算响应图，采用相关滤波框架进行初步的跟踪测试，通过相关滤波跟踪器给出目标区域的响应图；S2、决策函数判别，通过决策函数对相关滤波跟踪器给出的目标区域的响应图的可信程度进行判别，并给出响应图是否可信的结果；S3、目标跟踪定位。本发明的有益效果是：使用相关滤波跟踪框架给出响应图，结合决策函数判别响应图是否可信，如果响应图可信，则采用相关滤波跟踪器给出目标位置，反之采用粒子滤波重检测策略重新检测目标的位置信息，从而提升跟踪器的跟踪效率。
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