基于改良DSST的行人遮挡跟踪算法

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简介：
本研究提出了一种改进版的DSST（Discriminative Scale Space Tracking）算法，专门针对行人的遮挡问题进行了优化，提高了复杂场景下目标跟踪的准确性和稳定性。为解决判别尺度空间跟踪(DSST)算法在行人处于长期完全遮挡后重新出现无法继续跟踪的问题，提出了一种改进的跟踪算法(DDSST)。该算法首先基于DSST框架进行目标追踪，然后引入高置信度指标计算策略作为准确性和可信性反馈机制，在目标丢失时采用可变部件模型(DPM)对目标位置进行再定位。通过在线目标跟踪基准（OTB）数据集和实际拍摄视频序列验证DDSST的准确性，并将其与其他算法进行了比较。实验结果表明，改进后的算法在距离精度与成功率上分别提高了4.1% 和6%，并且在面对形变、遮挡、平面外旋转、运动模糊及尺度变化等复杂情况时具有更好的跟踪稳定性，优于DSST和其他现有算法的表现。

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基于改良DSST的行人遮挡跟踪算法

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本研究提出了一种改进版的DSST（Discriminative Scale Space Tracking）算法，专门针对行人的遮挡问题进行了优化，提高了复杂场景下目标跟踪的准确性和稳定性。为解决判别尺度空间跟踪(DSST)算法在行人处于长期完全遮挡后重新出现无法继续跟踪的问题，提出了一种改进的跟踪算法(DDSST)。该算法首先基于DSST框架进行目标追踪，然后引入高置信度指标计算策略作为准确性和可信性反馈机制，在目标丢失时采用可变部件模型(DPM)对目标位置进行再定位。通过在线目标跟踪基准（OTB）数据集和实际拍摄视频序列验证DDSST的准确性，并将其与其他算法进行了比较。实验结果表明，改进后的算法在距离精度与成功率上分别提高了4.1% 和6%，并且在面对形变、遮挡、平面外旋转、运动模糊及尺度变化等复杂情况时具有更好的跟踪稳定性，优于DSST和其他现有算法的表现。

基于遮挡检测的DDAT目标跟踪算法

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本研究提出了一种基于遮挡检测的DDAT目标跟踪算法，通过改进数据关联技术，在复杂场景下有效提升目标跟踪精度与稳定性。针对机器视觉中的目标跟踪问题，在原有的DAT（Distractor-Aware Tracking）算法框架基础上引入了遮挡检测机制，并提出了DDAT（Detection-DAT）算法。该机制首先提取目标的颜色特征，通过计算颜色特征在不同帧之间的相似度来判断目标是否被遮挡；然后利用朴素贝叶斯分类器和最邻近分类器预测后续帧中的目标框；最后再次通过相似度检测两个分类器得到的目标框以确定其准确性。为了验证算法的有效性，在包含遮挡属性的标准数据集视频序列上，DDAT算法与DAT以及其他跟踪算法进行了定性和定量的比较。

修正版的Opencv DSST跟踪算法

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本研究对OpenCV中的DSST目标跟踪算法进行了优化与改进，提升了算法在复杂场景下的稳定性和准确性。修正后的OpenCV的DSST跟踪算法包括两个改进：1. 通过启用SSE指令加速来提高性能，在启用后帧率可以超过100fps，而禁用时只有65fps，并且在开启加速模式下跟踪效果更佳；2. 解决了选择框时不刷新屏幕的问题。

基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法

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本研究提出了一种基于自适应特征融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法，通过有效整合多类型视觉特征并引入动态权重机制，显著提升了目标跟踪系统的鲁棒性和准确性，在复杂场景下尤其表现出色。为了克服特征融合目标跟踪（Staple）算法在复杂场景下固定权重融合方式的局限性，在此基础上进行改进并引入通道置信度，提出了一种自适应特征融合与通道加权的抗遮挡相关滤波跟踪算法。该方法首先通过多维特征描述引入了多个通道，并根据每个通道上滤波模板的响应峰值计算出相应的通道权重；然后依据各个特征模型在目标检测中的表现来评估其可靠性，以此确定不同模型之间的融合权重，在此过程中从响应结果的角度实现特征的有效融合；最后基于历史帧中平均峰值相关能量值和当前帧与前一帧图像间均方误差的变化情况判断目标是否被遮挡，并据此进行相应的模型更新。在OTB-2013及OTB-100数据集上的实验表明，相较于原始的Staple算法，所提方法不仅提高了跟踪的成功率和精确度，在面对多种具有挑战性的场景时也表现出色。

Python中基于KCF跟踪器的DSST跟踪算法实现_kcf-dsst_python_代码_下载

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本文介绍了一种在Python环境下利用KCF（Kernelized Correlation Filters）框架实现的DSST（Discriminative Scale-Space Tracker，区分度空间尺度跟踪器）算法。该算法结合了多尺度分析与特征选择的优势，提供更加鲁棒和准确的目标追踪能力。文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了如何下载并应用相关资源的方法，为开发者在计算机视觉领域进行目标跟踪研究提供了有价值的参考材料。基于KCF跟踪器的DSST跟踪算法的Python实现：在Baseline 3中，将DSST尺度估计算法添加到了原始的KCF Tracker中。参考基线2中的KCF Tracker Python实现，其中DSST代码是从C++翻译而来的，并被加入到Python版本的KCF中。

DSST方法的目标实时跟踪

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DSST方法是一种先进的计算机视觉技术，专注于实现复杂环境下的目标实时跟踪。此算法结合了多种特征检测机制，能够高效地适应目标在大小、形状及遮挡情况上的变化，为视频监控和自动驾驶等领域提供了可靠解决方案。相关滤波是近年来学术界提出的最优秀的实用跟踪框架。DSST Tracker同时解决了目标的位移和尺度跟踪两大问题，并可应用于实际场景。

基于C++的相关滤波器跟踪算法实现（KCF、DSST、STAPLE）

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本文章介绍如何使用C++编程语言实现三种相关滤波器跟踪算法——KCF、DSST和STAPLE，提供高效目标追踪解决方案。在算法中使用到的第三方包包括： 1.1 src/3rdparty/cv_ext：主要用于获取初始化框、计算归一化的响应值以及进行频率域内的加法操作。 1.2 src/3rdparty/piotr：用于计算Hog特征，通过OpenCV接口实现Piotr包中的Hog特征计算功能。 1.3 src/3rdparty/tclap：主要用于解析命令行参数。 2. src/cf_lib 包含了不同Tracking算法的实现： 2.1 src/cf_lib/common：包含一些公共操作，如尺度估计、特征矩阵的乘法和求和等。cf_tracker 是一个抽象接口类，后续所有的跟踪算法都继承自这个类，并提供以下操作接口： - cf_tracker::reinit：根据初始位置重新初始化跟踪器并训练模型。 - update：更新物体框的位置并将新位置反馈给boundingBox；然后利用新的位置对模型进行更新（逐帧更新）。 - updateAt：选择一个新的对象框，基于当前的框来更新模型而无需重新训练。

改良型多伯努利多目标跟踪算法

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本研究提出一种改进的多伯努利滤波器在多目标跟踪中的应用方法，旨在提高复杂场景下目标检测与跟踪精度及效率。一种改进的多伯努利多目标跟踪算法。

基于MATLAB的帧差法行人检测与跟踪(matlab,目标检测,行人跟踪)

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本研究利用MATLAB平台，采用帧差法实现高效的行人检测与跟踪技术。通过分析视频序列中的运动变化，准确识别并持续追踪行人，为智能监控和安全系统提供技术支持。【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可以联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员

改进了抗遮挡功能的记忆型KCF目标跟踪C++代码程序；

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这段C++代码实现了记忆增强的KCF算法，显著提升了目标跟踪系统的抗遮挡性能。通过结合历史信息与当前帧数据，有效改善了复杂场景下的跟踪精度和稳定性。 KCF目标跟踪的C++代码程序对抗遮挡部分进行了改进，增加了“记忆性”的功能。这为研究KCF提供了一个很好的实例。希望从事目标跟踪研究的研究者能够深入理解其原理，并对其进行重写或进一步优化。