相关滤波.ppt
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生如夏花
2025-04-05
信号
相关性
2016-12
跟踪
20
相关
滤波器
响应
计算
correlation
3 MB
High-Speed Tracking with
Kernelized Correlation Filters
Author: João F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista
现代信号处理与运用课程报告
前情提示
在信号处理中，有这么一个概念——相关性（correlation），用来描述两个因素之间的联系。而相关性又分为cross-correlation（互相关，两个信号之间的联系）和auto-correlation（自相关，本身在不同频域的相关性）。 2010年CVPR，David S.Bolme在文章《visual object tracking using adaptive correlation filters》中首次将相关滤波用在了跟踪领域，在其文章的基础之上，很多改进的算法相继出现，跟踪的效果也越来越好。 在介绍作者的算法之前，先介绍一下相关滤波的原理。
2016-12-20
现代信号处理与运用
现代信号处理与运用
2016-12-20
现代信号处理与运用
假设有两个信号f和g，则两个信号的相关性（correlation）为：
其中f∗表示f的复共轭。相关性的直观解释就是衡量两个函数在某个时刻相似程度。 而相关性滤波器应用与跟踪最简单的想法就是：两个信号越相似，其相关值越高。
在跟踪，就是找到与跟踪目标响应最大的项。
现代信号处理与运用
2016-12-20
现代信号处理与运用
按照前面的思路，我们需要找到一个滤波器，使其在目标上的响应最大，则如下公式：
其中g表示响应输出，f表示输入图像，h表示滤波模板
显然，我们要是想获得响应输出，只需确定滤波器模板h即可。上式的计算是进行卷积计算，这在计算机中的计算消耗是很大的，因此作者对上式进行快速傅里叶变换（FFT），这样卷积操作经过FFT后就变成了点乘操作。
（详情请看附件 MOSSE——误差最小平方和滤波器）
代回到上一页的公式
现代信号处理与运用
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现代信号处理与运用
Brief introduction
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现代信号处理与运用
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现代信号处理与运用
Motivation
Frame N
Frame N+1
Classifier
Training
Classificatio
信号/相关性/2016-12/跟踪/20/相关/滤波器/响应/计算/correlation/
信号/相关性/2016-12/跟踪/20/相关/滤波器/响应/计算/correlation/
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