基于高斯尺度空间的核相关滤波目标跟踪算法

发布时间：2018-03-19 07:11

  本文选题：目标跟踪　切入点：核相关滤波　出处：《计算机工程与应用》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：核相关滤波(KCF)跟踪算法因其计算效率及速度的优势在目标跟踪领域受到了极大关注,但是该算法仍无法实现尺度自适应,针对此问题提出了一种基于高斯尺度空间的解决方法。根据KCF跟踪算法估计目标位置,将目标及其周围的区域作为搜索区域,并与高斯核卷积建立高斯尺度空间。对高斯尺度空间进行双线性插值,得到目标的多尺度估计图像。用平均绝对误差(MAD)作为匹配准则,将模板与图像匹配,从而得到目标的缩放比率。实验结果表明,与CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空间的KCF在跟踪精确度上有了显著提升。
[Abstract]:Kernel correlation filter (KCF) tracking algorithm has attracted much attention in the field of target tracking because of its advantages of computational efficiency and speed, but the algorithm is still unable to achieve scale adaptation. In order to solve this problem, a new method based on Gao Si's scale space is proposed. According to the KCF tracking algorithm, the target location is estimated, and the target and its surrounding area are taken as the search area. With Gao Si nuclear convolution, we establish the Gao Si scale space. We interpolate the Gao Si scale space and obtain the multi-scale estimation image of the target. Using the mean absolute error (MAD) as the matching criterion, the template and the image are matched. Experimental results show that compared with the CSK algorithm, the proposed KCF based on Gao Si scale space has a significant improvement in tracking accuracy.
【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所;中国科学院大学;
【基金】：中国科学院国防科技创新重点基金(No.CXJJ-14-Z65)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1633337