核相关滤波跟踪算法的尺度自适应改进

发布时间：2019-03-12 10:49

【摘要】：针对基于检测的核相关滤波跟踪(CSK)算法难以适应目标尺度变化的问题,提出多尺度核相关滤波分类器以实现尺度自适应目标跟踪。首先,采用多尺度图像构建样本集,训练多尺度核相关滤波分类器,通过分类器对目标的尺度估计实现目标的最佳尺度检测;然后,在最佳尺度下采集样本在线学习更新分类器,实现尺度自适应的目标跟踪。对比实验与分析表明,本文算法在目标跟踪过程中能够正确适应目标的尺度变化,相比CSK算法,偏心距误差减少至其1/5~1/3,能满足复杂场景长时间跟踪的需求。
[Abstract]:In order to solve the problem that the detection-based kernel correlation filtering (CSK) algorithm is difficult to adapt to the target scale change, a multi-scale kernel correlation filter classifier is proposed to realize the scale adaptive target tracking. Firstly, the multi-scale image is used to construct the sample set, and the multi-scale kernel correlation filter classifier is trained to realize the optimal scale detection of the target through the scale estimation of the classifier. Then, samples are collected under the optimal scale to learn and update the classifier online, so that the scale adaptive target tracking can be realized. The experiment and analysis show that the proposed algorithm can adapt to the scale change of the target correctly. Compared with the CSK algorithm, the error of eccentricity is reduced to 1 ~ 5 ~ 1 ~ 3, which can meet the requirement of long-time tracking of complex scene.
【作者单位】： 昆明理工大学国土资源工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2438705