计算机工程与科学

作者：黄浩淼, 张江, 张晶, 保峻嵘

单位：（1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2.中国船舶集团有限公司第七〇五研究所昆明分部，云南 昆明 650102;3.云南枭润科技服务有限公司，云南 昆明 650500；4.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南 昆明 650500；5.云南省信息技术发展中心,云南 昆明 650228

关键词：TLD检测器,边界效应,空间正则化,最优相似性匹配,朴素贝叶斯分类器,

基金：云南省技术创新人才项目（2019HB113）;云南省“万人计划”产业技术领军人才项目(云发改人事［2019］1096号)

针对目标快速运动导致的图像模糊，使DSST算法难以区分目标与背景信息，滤波器在训练阶段循环移位采集密集样本容易产生边界效应，导致跟踪漂移的问题，提出了一种融合TLD框架的DSST实时目标跟踪改进算法（TLD-DSST）。改进DSST算法的位置滤波器，通过空间正则化的方法加入权重系数矩阵，降低非目标区域的响应，对快速运动目标进行粗定位；与此同时，引入朴素贝叶斯分类器改进TLD检测器，提高检测器对目标与背景信息的区分能力，然后将DSST目标响应的位置与TLD检测器得到的目标区域进行最优相似性匹配，得到精确定位的结果。通过TLD检测器正负样本在线更新机制，不断优化算法的鲁棒性。实验结果表明，TLD-DSST算法对于快速运动等复杂情景下的目标跟踪，具有很高的精确度和成功率。

来源：2020年第9期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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