《表3 各跟踪算法在视频序列中的速度》

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《融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪》

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f/s

本文基于跟踪检测框架提出了一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法，通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关，利用积分图的思想计算目标颜色检测响应，将其与相关滤波响应融合，从而修正相关滤波的不足。同时利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题，针对个别存在误差的稀疏重构图利用中心先验图进行修正，有效缓解了多种影响因素的干扰，使得该目标跟踪框架在复杂环境下仍然能够准确地跟踪目标。与标准的相关滤波算法相比，本文算法在准确度和成功率方面都有较大的提升。在速度方面，虽然不能和KCF、Staple等算法相比，但是基本上达到了实时。未来可针对算法优化和速度优化进行进一步的改善。