采用核相关滤波器的长期目标跟踪

发布时间：2017-10-17 14:31

  本文关键词：采用核相关滤波器的长期目标跟踪

  更多相关文章： 核相关滤波器 长期目标跟踪 空间正则化 支持向量机(SVM) 在线SVM分类器

【摘要】：针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 核相关滤波器 长期目标跟踪 空间正则化 支持向量机(SVM) 在线SVM分类器
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61203076) 天津市自然科学基金资助项目(No.13JCQNJC03500)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目标跟踪是计算机视觉的最重要组成部分之一,其可用于监控、人机交互和医疗图像[1]。目标跟踪,是在视频序列的初始帧,给定目标的初始状态(比如位置和尺寸),并在随后的视频序列中估计出目标的状态。影响跟踪算法性能的因素很多,比如尺度变化、遮挡、出视野等,目前也不存在

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3 王U，

本文编号：1049375