基于相关滤波的视觉跟踪算法研究

发布时间：2020-05-17 12:19

【摘要】：视觉跟踪是计算机视觉领域的研究热点问题,在军事和安防等多个领域具有重要的研究价值。近年来基于相关滤波的跟踪算法展现了鲁棒快速的跟踪性能,引起了研究人员的极大关注。但是由于复杂的监控场景中形变、背景模糊等因素的干扰,视觉跟踪面临巨大挑战。另外,监控设备性能受限,导致获取的表观信息不具有鲁棒性,严重制约了跟踪算法的性能。为解决相关滤波算法在跟踪过程中所面临的问题,本文提出了两种改进算法:(1)提出了基于全局背景与特征降维的相关滤波跟踪算法。首先针对相似背景干扰导致的相关滤波器无法准确跟踪问题,提取紧邻目标的图像区域作为负样本供滤波器学习,以充分利用目标周围的背景信息,从而避免背景中相似物的干扰。然后,为了解决HOG特征对形变敏感的问题,加入颜色特征表征运动目标,并在响应图层面实现两种特征的自适应融合。最后,提出一种基于主成分分析法的训练更新策略,构建降维矩阵压缩特征维度,使得训练的尺度滤波器能够有效处理尺度变化问题的同时减少其冗余。在标准数据集上与Staple、KCF等其他算法进行了仿真对比,结果表明所提算法具有更强的鲁棒性。(2)提出了基于多视角检测与多模板学习的相关滤波跟踪算法。首先针对网络训练过程中梯度变化过大导致的无法有效学习问题,采用OIM损失函数训练卷积神经网络,通过在线更新策略加速网络优化,获取表达能力更强的类内特征。同时采用多视角匹配策略,选取多个视角对目标进行检测,以排除相似目标的干扰。然后在跟踪模块引入多模板学习机制,构建多姿态表观模型,以提高目标的描述能力,达到位置纠正的目的。另外,加入重检测机制,以解决跟踪漂移问题。最后,采集实际监控场景下的视频进行实验,结果表明所提算法能有效克服监控设备受限问题,实现了监控场景下长期有效跟踪的目的。同时与ROT、fDSST等其他算法进行仿真对比,验证了所提算法的有效性。
【图文】：

硕士学位论文 f 和g之间的相关性，，在一维空间中两个信号的互相关运算可定义为：f g f t g t dt （2-1中 f 是 f 的复共轭， 表示位移。在二维空间中两个信号的互相关运算被定义为：f t g t f t , s g t x ,s y dtds （2-2通过上式相关操作得到信号 f 和g的相似度，公式计算所得值越高，则表f 和 g 相似度越高。跟踪完全符合这一特性，当目标样本和待测样本是同一目标么相似度高，反之，相似度低。

硕士学位论文最终的响应图，此时峰值位置处被确定为被追踪目标的中心位置。最后利用新的目标外观模型对相关滤波模型进行在线更新，以更好地处理形变、尺度变化以及旋转的影响。随后，不断重复检测与更新直到视频的最后一帧图像。初始帧当前输入帧...当前位置特征提取余弦窗函数响应图训练更新滤波器相关滤波器
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2668537