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基于降维的双颜色特征融合目标跟踪算法

DOI：10.3390/s19010073 期刊：Sensors 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 针对单颜色特征在复杂场景中目标跟踪鲁棒性差、效果低的问题，本文基于相关滤波（CF）跟踪框架，提出一种基于降维的双颜色特征融合目标跟踪算法。首先对输入图像分别提取颜色名称（CN）特征和颜色直方图（CH）特征，通过基于CF的方法关联模板与候选区域，分别获取目标区域的CH响应和CN响应；进而提出自适应特征融合策略，线性融合CH响应与CN响应，得到兼具全局颜色分布信息与主颜色信息的双颜色特征响应；最终基于融合响应图估计目标位置，以响应图最大值对应位置作为目标估计位置。该方法在Staple算法框架下进行融合，并通过主成分分析（PCA）对尺度维度降维，降低了算法复杂度，进一步提升了跟踪性能。在具有挑战性的基准序列上的定量与定性实验结果表明，该算法在复杂场景中相比其他先进跟踪算法具有更优的跟踪精度与鲁棒性。
作者： Shuo Hu，Yanan Ge，Jianglong Han，Xuguang Zhang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

针对单一颜色特征在复杂场景中目标跟踪鲁棒性差、效果低的问题，提出一种基于相关滤波框架下通过降维实现双颜色特征融合的目标跟踪算法。

研究成果

该算法融合了双色特征与自适应策略，并采用PCA降维，在复杂场景中展现出卓越的跟踪精度和鲁棒性，优于其他最先进方法。然而，特征设计局限性和长期遮挡处理能力不足指明了未来研究方向，例如将传统特征与深度学习方法相结合。

研究不足

所使用的特征（CN和CH）是传统的手工设计特征，可能无法有效捕捉语义信息或处理非常复杂的场景。该算法在应对长期遮挡时存在困难，通过整合深度特征以提高区分度，可以对此进行改进。

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