CSR-DCF跟踪源码,一种相关滤波结合颜色概率的方法,发表在CVPR2017会议
2023-04-19 11:27:13 1.14MB CSR-DCF 相关滤波
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针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。
2023-01-14 11:08:48 13.04MB 傅里叶光 目标跟踪 核相关滤 快速角点
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matlab的egde源代码具有通道和空间可靠性的判别相关滤波器 DCF-CSR跟踪器的Matlab实现来自在2017年计算机视觉和模式识别会议(CVPR)会议上发表的论文,以及后来在《国际计算机视觉杂志》(IJCV)上发表的论文。 刊物 期刊出版: 艾伦·卢克希奇(AlanLukežič),托马斯·伏伊(TomášVojíř),切卡文(LukaČehovin),马塔斯(JiříMatas)和克里斯蒂安(Matej Kristan)。 ``具有通道和空间可靠性的区分性相关滤波器跟踪器'',《国际计算机视觉杂志》(IJCV),2018年。 BibTex引文: @Article {Lukezic_IJCV2018, author = {Luke {\ v {z}} i {\ v {c}},Alan和Voj {'i} {\ v {r}},Tom {'a} {\ v {s}}和{\ v {C}} ehovin Zajc,Luka和Matas,Ji {\ v {r}} {'i}和Kristan,Matej}, title = {具有通道和空间可靠性的歧视性相关过滤器跟踪器}, journal\n=
2022-08-26 09:19:02 1.14MB 系统开源
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基于相关滤波器的视觉跟踪方法中自适应尺度估计的比较研究
2022-05-17 15:34:23 1.77MB 研究论文
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2048的matlab源代码RPCF 论文``用于视觉跟踪的ROI池相关滤波器''的代码(CVPR 2019) 论文链接 安装 克隆GIT存储库 按照caffe的安装说明,在./caffe目录和matlab界面中编译源代码。 从下载VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel(553.4 MB),并将caffemodel文件放在./model目录下。 从下载imagenet-vgg-m-2048(345 MB),并将文件放入./networks。 在./external_libs文件夹中编译matconvnet。 运行演示代码demo_RPCF.m来测试代码。 您可以按照以下示例自定义自己的测试序列。 将configSeq.m修改为OTB数据集路径,然后在所有100个数据集上运行run_RPCF.m。 结果 (提取代码:2cdc) 上面的链接包括OTB-100 , VOT-2018数据集的结果。 引文 请引述您是否认为该论文对您的研究有所帮助:) @inproceedings{sun2019roi, title={ROI Pooled Correlation Filt
2022-04-27 20:39:21 14.76MB 系统开源
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为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性,并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题,提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先,将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间,提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征;然后,融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征,利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置;最后,基于Lab颜色特征建立尺度模型,从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块,通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试,并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明,所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性,其平均性能优于对比方法,同时具有76 frame·s-1的实时跟踪速度。
2022-04-09 23:53:41 7.47MB 机器视觉 目标跟踪 相关滤波 特征融合
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目标跟踪基于相关滤波(matlab可复现)
2022-04-03 10:12:22 24.52MB matlab 目标跟踪 开发语言 人工智能
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为了克服核相关滤波(KCF)只根据目标外观模型追踪时准确性低的不足,融入运动模型,计算了检测目标框和预测目标框的交并比(IOU)。通过匈牙利算法,确定了目标间的最优关联。KCF和IOU模型都具有快速响应的特点,因此算法可满足在线处理数据的要求。在公开的2DMOT2015、MOT16数据集上进行实验,将所提方法与其他优秀方法相比,在保证30 frame/s以上处理速度的同时,追踪准确性提高10%以上。
2022-03-11 21:32:46 7.4MB 机器视觉 多目标跟 核相关滤 交并比
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在目前的测试领域中,越来越广泛地利用相关检测的方法进行滤波。利用相关滤波可以方便地从复杂的待测信号(包括有用信号、直流偏置、随机噪声和谐波频率成分等)中分离出某一特定频率的信号。在数字技术迅速发展以后,相关滤波也经常利用A/D板对信号采样后,在计算机中实现,成为数字滤波的一种形式。本文设计了一种实现相关滤波的方法,这是相关分析在测试技术中的一个典型应用。图l所示为相关滤波器的典型框图。
2021-12-21 22:25:10 233KB 虚拟仪器
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基于核相关滤波器KCF的高速跟踪PPT介绍: Although the reasons for doing so are understandable, we argue that undersampling negatives is the main factor inhibiting performance in tracking. These analytical tools, namely circulant matrices, provide a useful bridge between popular learning algorithms and classical signal processing. The kernelized version of a linear correlation filter, which forms the basis for the fastest trackersavailable.
2021-11-29 15:56:04 1.79MB 核相关滤波器 KCF 高速跟踪 PPT
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