基于自适应空间正则化和畸变抑制的相关滤波跟踪.pptx
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基于样本质量估计的空间正则化自适应相关滤波视觉跟踪基于样本质量估计的空间正则化自适应相关滤波视觉跟踪摘要:视觉跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,它在目标跟踪、目标识别等领域具有广泛应用。然而,由于光照变化、形变等因素的干扰,传统的视觉跟踪方法在复杂环境下容易失败。本文提出一种基于样本质量估计的空间正则化自适应相关滤波视觉跟踪方法,通过对跟踪样本质量进行自适应估计和更新,提高了跟踪的鲁棒性和精度。1.引言视觉跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,广泛应用于目标跟踪、目标识别和行为分析等领域。然而
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基于深度空间正则化的相关滤波跟踪算法摘要本文提出了一种基于深度空间正则化的相关滤波跟踪算法。本文的研究主要围绕两个问题展开:基础相关滤波算法的跟踪精度问题和基于深度空间正则化的追踪算法的可靠性问题。在跟踪精度问题上,本文提出了一种改进的相关滤波算法,该算法利用深度图像信息来提高跟踪精度。在可靠性问题上,本文提出了一种基于深度空间正则化的模型,该模型可以在跟踪时对目标进行更准确的建模和预测。实验结果表明,本文提出的算法具有更高的准确率和更快的跟踪速度。关键词:深度图像,相关滤波算法,深度空间正则化,追踪算法
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