改进核相关滤波的运动目标跟踪算法

发布时间：2017-10-17 04:18

  本文关键词：改进核相关滤波的运动目标跟踪算法

  更多相关文章： 核相关滤波 Kalman滤波 相位特征 目标跟踪

【摘要】：针对核相关滤波算法(KCF)难以应对光照变化、目标完全遮挡等问题,提出基于改进核相关滤波的运动目标跟踪算法。首先提出基于相位特征的高斯核相关算子,增强算法对光照强度变化的适应能力,然后融合Kalman滤波器形成预测-跟踪-校准的跟踪机制,结合遮挡处理提高系统在目标被完全遮挡时跟踪的准确性。在模型更新方面,将在线更新与离线更新相结合,提出自适应更新的策略,利用跟踪效果较好的历史模型建立备选模型,替代跟踪效果较差的模型,及时纠正模型偏移、特征丢失等问题。与原始的核相关滤波算法进行对比实验的结果表明,改进算法适应光照强度变化的能力明显增强,当目标被完全遮挡时也能保持较好的跟踪效果。
【作者单位】： 火箭军工程大学;
【关键词】： 核相关滤波 Kalman滤波 相位特征 目标跟踪
【基金】：多目主动相机智能监控关键技术研究(61501470)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个热点研究方向,其目的是在给定的视频序列中,估计运动目标在每帧图像中的位置[1]。随着计算机软硬件水平的不断提高,该课题已经被广泛应用于智能安防、交通监管、人工智能等领域。一些高效的跟踪算法也是层出不穷,其中比较经典的算法主

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本文编号：1046747