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傳統(tǒng)相關(guān)濾波方法在目標運動模糊和光照變化上取得了一定的魯棒效果，但當目標存在形變、顏色變化、重度遮擋等干擾因素時難以實現(xiàn)跟蹤，魯棒性差，且當目標丟失后不能再恢復(fù)，無法實現(xiàn)長時間跟蹤。因此，文中提出了一種魯棒長時自適應(yīng)日標跟蹤算法。首先，提岀了一種特征互補策略，將方向梯度直方圖和全局顏色直方圖的特征響應(yīng)線性加權(quán)，學(xué)習(xí)對顏色變化和形變都具有魯棒性的相關(guān)濾波模型，用以估計目標位移;然后，僅提取目標前景HOG特征，學(xué)習(xí)一個判別濾波器，用以保持對日標外觀的長期記憶，使用該長期濾波器的輸出響應(yīng)來判別是否岀現(xiàn)遮擋或跟蹤失敗，采用在線SVM分類器對丟失目標進行再檢測，從而能夠跟蹤已丟失目標，以實現(xiàn)長期跟蹤;其次，學(xué)習(xí)了以目標位置為中心的特征金字塔模型以預(yù)測尺度變化防止目標框漂移;最后，在OTB目標跟蹤基準數(shù)據(jù)集上對算法進行實驗，并與目前較為流行的目標跟蹤算法進行對比，進一步驗證了所提算法的魯棒性、準確性和優(yōu)越性。
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