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現有跟蹤算法大都需要構建復雜的外觀模型、抽取大量訓練樣本來實現精確的目標跟蹤，會產生龐大的計算量，不利于實時跟蹤。鑒于此，提出了一種多通道核相關濾波的實時跟蹤方法。首先，利用核化嶺回歸方法對視頻幀的目標信息進行訓練，學習得到濾波模板；接著，用濾波模板對待檢測幀的可能區域進行相關性度量；最后，將相關度最高的位置作為跟蹤結果，并通過對多通道的獨立輸入進行加權求和，解決多通道輸入問題。與現有跟蹤方法的大量對比實驗表明，在不同的挑戰因素下，該方法在保證跟蹤精度的同時，跟蹤速度也存在明顯優勢。該方法通過相關濾波的方式可避免抽取大量樣本，并利用頻域的點乘代替時域的相關運算，大大降低了計算復雜度，使跟蹤速度完全滿足實時場景的跟蹤需求。
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