基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪

发布时间：2018-06-24 03:12

  本文选题：机器视觉 + 目标跟踪　； 参考：《光学学报》2017年05期

【摘要】：近年来,基于相关滤波的目标跟踪算法因其具有很好的跟踪精度和明显的速度优势,引起了研究人员的极大关注。提出一种基于自适应特征选择的多尺度相关滤波跟踪算法。首先,提取三种互补特征,通过相关滤波响应图评估各特征的跟踪性能,自适应选择最优特征进行位置跟踪;其次,预设响应图阈值作为位置相关滤波模型更新的判断条件,优化模型更新方式;最后,引入尺度相关滤波跟踪器,进一步提高了算法的尺度适应性和跟踪精度。实验部分将该算法和近年来流行的相关滤波及非相关滤波类跟踪算法进行了对比,结果表明,该算法在精度上优于其他算法,同时具有53.12frame/s的实时跟踪速度。
[Abstract]:In recent years, the target tracking algorithm based on correlation filter has attracted much attention because of its good tracking accuracy and obvious speed advantage. A multi-scale correlation filter tracking algorithm based on adaptive feature selection is proposed. Firstly, three complementary features are extracted, and the tracking performance of each feature is evaluated by correlation filter response graph, and the optimal feature is selected adaptively for location tracking. Secondly, the preset threshold value of response graph is used as the judgment condition for updating the location correlation filter model. Finally, the scale correlation filter tracker is introduced to further improve the scale adaptability and tracking accuracy of the algorithm. The experimental results show that the algorithm is more accurate than other algorithms and has the real-time tracking speed of 53.12frame/s.
【作者单位】： 南京航空航天大学航天学院;
【基金】：国家自然科学基金(61201365,61401200) 江苏省普通高校研究生科研创新计划(SJLX15_0138)
【分类号】：TN713;TP391.41

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本文编号：2059741