基于相关滤波的颜色及尺度自适应运动目标跟踪算法

发布时间：2022-01-11 18:53

　　针对相关滤波目标跟踪算法难以适应目标形变、遮挡等复杂场景变化的问题,提出一种颜色及尺度自适应的目标跟踪算法,将颜色空间和尺度自适应运用到跟踪框架中,对视频序列的颜色空间进行分析,然后选取最优跟踪算法通过尺度自适应的方式对目标进行跟踪。选取公开测试集中13段挑战性视频序列与多个前沿运动目标跟踪算法进行对比实验,结果表明:相对于次优的尺度空间跟踪（DSST）算法,平均跟踪精度提高8. 48%,平均重叠精度提高14. 46%,平均中心位置误差减少13. 31像素。在目标发生尺度变化和遮挡等情况下,该算法仍然能够高效地准确跟踪。 

【文章来源】：传感器与微系统. 2020,39(01)CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

三种算法效果对比

图2为本文算法和其他3种算法在测试序列上的距离精度与中心位置误差的关系，曲线越陡，表示跟踪精度越高，其中，中心位置误差阈值为20。由图2可看出，本文算法的距离精度为最优。3.3.2 定性分析

5)快速运动和旋转:由图3(e)是Human7视频的部分跟踪结果，第156帧时，摄像头剧烈抖动，导致DSST产生漂移，其他算法跟踪正常，但是仅有本文算法进行相应的尺度变化;第250帧时，CSK,CN和DSST均跟丢目标，仅本文算法可以精确跟踪目标。由图3(f)是Basketball视频的部分跟踪结果，第82帧时目标发生旋转，DSST产生轻微漂移，其余算法准确;第725帧时，CN算法漂移，其余算法跟踪正常。4 结论

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于目标检测的时空上下文跟踪算法[J]. 李珑,刘凯,李玲.  计算机工程. 2018(09)
[2]基于时空特征的实时相关滤波目标跟踪[J]. 赵翱东,石磊,刘飞.  传感器与微系统. 2016(08)



本文编号：3583282