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作者：任红格;崔胤;史涛;
单位：华北理工大学电气工程学院;天津理工大学电气与电子工程学院;
摘要：针对目标跟踪过程出现的遮挡、目标形变、复杂场景等挑战，提出了一种结合记忆机制的精确度较高的视觉目标跟踪算法。该算法首先对目标初始化，提取目标的HOG特征、纹理特征以及CN特征构建特征模型，弥补了单一特征可能造成跟踪不准确的问题。然后将模型和构建的滤波器进行相关滤波操作得到目标搜索区域的最大的响应位置，在后续的视频帧中采用包含了瞬时、短时、长时记忆空间的三层旋转圆记忆模型对目标模板进行更新，有效的增强了算法的跟踪能力。最后在OTB50、TC128、OTB100实验基准数据集上表明，与提到的KCF、DCF＿SC、MOSSE＿CA、SAMF＿AT、STAPLE＿CA算法进行对比，该算法在精度和准确度方面提高了，能够较准确的对目标进行跟踪，在目标跟踪领域具有重要的研究价值。
关键词：计算机视觉;;目标跟踪;;相关滤波;;记忆模型;;多特征融合;;模板更新
基金资助：河北省自然科学基金（F2018209289）—基于生物发育机理的连铸钢包下渣预报系统的理论研究;; 国家自然科学基金（61203343）—认知发育机器人内在动机系统的研究
