%0 Journal Article
%T 核相关滤波跟踪算法的尺度自适应改进
%A 李应芸
%A 李显凯
%A 李果家
%A 罗志清
%J 计算机应用
%D 2017
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.811
%X 摘要 针对基于检测的核相关滤波跟踪（CSK）算法难以适应目标尺度变化的问题，提出多尺度核相关滤波分类器以实现尺度自适应目标跟踪。首先，采用多尺度图像构建样本集，训练多尺度核相关滤波分类器，通过分类器对目标的尺度估计实现目标的最佳尺度检测；然后，在最佳尺度下采集样本在线学习更新分类器，实现尺度自适应的目标跟踪。对比实验与分析表明，本文算法在目标跟踪过程中能够正确适应目标的尺度变化，相比CSK算法，偏心距误差减少至其1/5~1/3，能满足复杂场景长时间跟踪的需求
%K 目标跟踪
%K 多尺度图像
%K 自适应
%K 核相关滤波
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract20338.shtml