摘要：结合图像梯度特征和颜色特征,在相关滤波器跟踪框架基础上,提出一种改进的视觉跟踪算法。对颜色特征进行统计建模,结合由稠密目标后验概率积分得到的目标置信积分和梯度特征相关滤波输出作目标跟踪。同时,还对目标跟踪的结果作质量评估,在跟踪质量非可靠时启动目标重检测过程,采用基于稠密目标后验概率的置信积分来确定备选目标。对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验表明,该算法可以有效避免因遮掩等原因而引起的跟踪不可靠和模型漂移的问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相比有明显改善。

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