基于深度学习检测与核相关滤波器的特定目标追踪算法

发布时间：2020-07-16 01:51

【摘要】：目标追踪相关的任务在计算机视觉领域的作用越来越大,目标追踪相关算法的发展也是非常迅猛。特定目标追踪是目标追踪领域中一个重要的分支,它一般有如下几个信息:被用来目标追踪的视频流、初始帧的目标位置与尺寸。特定目标追踪的任务就是在之后的序列帧中准确地追踪到目标的位置和尺寸。目标追踪算法经历了漫长的发展,从生成式模型演变到判别式模型,模型的性能也大幅度提升。本文对近几年的一些目标追踪算法进行一个简单的分析和研究,并且挑选出KCF算法作为本论文的基础算法。之后针对该基础算法的缺点提出算法改进方案,具体内容包括:引入目标丢失预警机制,基于预警机制的模型更新策略和引入一种辅助检测算法。目标丢失预警机制能够通过对响应图计算PSR与PSRP的值,通过对PSRP值与设定阈值的比较来判定当前追踪状态是否稳定。当追踪状态被判定为不稳定时,启动新的模型更新策略。当出现目标丢失或者遮挡的情况后,基础算法是没有能力再进行找回,因此引入检测算法来进行辅助矫正。此外,引入检测算法进行目标追踪的补偿,也能够解决基础算法缺少尺度变换的问题,使得算法满足尺度变换的要求。实验结果表明,在目标丢失、背景混淆、遮挡这三种复杂的追踪场景下,改进后的算法整体效果相对于初始算法获得一定优化。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN713
【图文】：

逦北京邮电大学工程硕士学位论文逦逡逑实时性的要求。还有一点就是选取的特征也很有讲究，选取什么样的特征会对速逡逑度和精度都产生影响。选择特征过于复杂或者说选取的特征太多，那算法复杂度逡逑肯定就会加大。逡逑另外一点就是追踪精度的问题。目标追踪不能只在简单的场景工作，日常生逡逑活中的一些简单场景在目标追踪领域可能就会变成复杂场景。比如说尺度变化，逡逑在人眼来说非常简单，但是对于一些目标追踪算法就很困难。还有就是目标遮挡，逡逑目标物体被遮挡后，人可以意识到可能还会出来，所以会一直盯着，如果是算法逡逑来处理，就需要判断出当前帧目标丢失了，这一点对于算法来说就是一个不小的逡逑挑战。更不要说对于人眼来说都比较困难的光照变换的场景。下面是六种具有代逡逑表性的目标追踪场景：逡逑

逡逑图１－３追踪目标的外形变化逡逑，攀逡逑■■■■■■逡逑图１－４追踪环境的光照强弱的变化逡逑图１－５追踪目标快速运动并形成运动模糊逡逑图１－６追踪前景和背景相似干扰逡逑３逡逑

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本文编号：2757332