%0 Journal Article
%T 基于稀疏卷积特征和相关滤波的实时视觉跟踪算法
%A 王润玲
%A 车满强
%J 计算机应用
%D 2018
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2017123030
%X 摘要 为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能，提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先，在分析不同层卷积特征的基础上，采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征；然后，对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合，得到目标预测的位置；最后，采用稀疏的模型更新策略进一步提高算法的运行速度。在OTB-2015新增的50组数据上对所提算法进行测试，实验结果表明，该算法的平均距离精度为82.2%，比原分层卷积特征跟踪算法提高了5.25个百分点，对目标姿态以及遮挡等变化具有较好的鲁棒性。该算法的平均跟踪速度为32.6帧/s，是原分层卷积特征跟踪算法的近3倍，能达到实时跟踪的效果
%K 目标跟踪
%K 卷积神经网络
%K 相关滤波
%K 模型更新
%K 稀疏特征
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract22295.shtml