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基于Kalman滤波的CN跟踪算法研究
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代云超
周宇叶
庆卫
陆志华
王晓东
《数据与科学》
2018年6期
摘要:
针对CN跟踪算法难以应对目标完全遮挡的问题,提出一种将Kalman滤波算法与CN跟踪算法相结合的视频运动目标跟踪算法。首先初始化目标位置和Kalman滤波器,并利用Kalman滤波器预测下一帧图像中的目标位置,然后在预测的位置坐标周围选取检测窗口并利用核相关滤波器进行目标检测,在此设定判决机制,合理利用检测结果校准Kalman滤波器,如此循环直至遍历整个视频序列。通过与原始的CN跟踪算法进行对比的实验结果表明,当目标被完全遮挡后,改进算法仍能保持较好的跟踪效果。
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