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針對(duì)長(zhǎng)期目標(biāo)跟蹤中存在的目標(biāo)遮擋、尺度變化和光照變化等干擾造成的跟蹤失敗冋題，提出一種融合尺度降維和重檢測(cè)的長(zhǎng)期目標(biāo)跟蹤算法。該算法在長(zhǎng)期相關(guān)性跟蹤算法的平移估計(jì)和尺度估計(jì)基礎(chǔ)上，采用主成分分析降維策略來(lái)減少計(jì)算量，并建立高置信度樣本集;當(dāng)目標(biāo)長(zhǎng)期遮擋或丟失時(shí)，通過(guò)自適應(yīng)閾值來(lái)啟動(dòng)在線分類檢測(cè)器和最佳伙伴相似度匹配，重定位目標(biāo)位置，并對(duì)模板均衡更新。在OTB-2015等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的部分序列上定量和定性評(píng)估的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中算法的平均距離精度為954%，平均重疊成功率為892%，平均跟蹤速度為23.68幀/s，且在遮擋、尺度變化和光照變化等場(chǎng)景下表現(xiàn)優(yōu)異，能有效地實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)跟蹤。
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