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Long‐time target tracking algorithm based on re‐detection multi‐feature fusion

IET Cyber-Systems and Robotics 2022年第1期4卷 38-50页

作者： Junsuo Qu Chenxue Tang Yuan Zhang Kai Zhou abolfazl razi School of Automation Xi'an Key Laboratory of Advanced Control and Intelligent ProcessXi'an University of Posts and TelecommunicationsXi'anShaanxiChina School of Communication and Information Engineering Xi'an University of Posts and TelecommunicationsXi'anShaanxiChina School of Informatics Computing and Cyber SystemsNorthern Arizona UniversityFlagstaffAZUSA

This paper considers the problem of long-term target tracking in complex scenes when tracking failures are unavoidable due to illumination change,target deformation,scale change,motion blur,and other *** specifically,a target tracking algorithm,called re-detection multi-feature fusion,is proposed based on the fusion of scale-adaptive kernel correlation filtering and *** target tracking algorithm trains three kernel correlation filters based on the histogram of oriented gradients,colour name,and local binary pattern features and then obtains the fusion weight of response graphs corresponding to different features based on average peak correlation energy criterion and uses weighted average to complete the position estimation of the tracked *** order to deal with the problem that the target is occluded and disappears in the tracking process,a random fern classifier is trained to perform re-detection when the target is *** comparing the OTB-50 target tracking dataset,the experimental results show that the proposed tracker can track the target well in the occlusion attribute video sequence in the OTB-100 test dataset and has a certain improvement in tracking accuracy and success rate compared with the traditional correlation filter tracker.

关键词： machine learning pedestrian identification robustness visual surveillance visual tracking

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