多尺度估计的核相关滤波器目标跟踪方法

发布时间：2017-06-24 13:06

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【摘要】：视觉目标跟踪在视频智能监控和机器人视觉导航等领域有着广泛的应用。针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪方法缺乏目标尺度估计,对目标尺度显著变化的视频序列表现效果很差的问题,提出了一种多尺度估计的改进方法。该方法借鉴了分类尺度空间跟踪器(DSST)采用尺度金字塔相关滤波器做尺度估计的手段,将灰度图像金字塔映射到一维特征向量,然后用该向量作为尺度相关滤波器的输人,得到最高响应值后估计出目标尺度。使用benchmark数据集对改进的算法做了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,验证了本算法的高效性。本算法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。
【作者单位】： 华北电力大学计算机系;
【关键词】： 机器视觉 目标跟踪 相关滤波器 尺度空间估计
【基金】：河北省自然科学基金(F2014502069)
【分类号】：TN713;TP391.41
【正文快照】： l引言 视觉目标跟踪近年来受到了人们的高度关注,成为了计算机视觉中最具有吸引力的研究课题之一,它被广泛应用于运动分析、行为识别、医学成像、监控及人机交互等方面[。尽管近年来目标跟踪技术取得了相当大的进展,然而众多因素影响跟踪算法的性能,包括光照变化、遮挡和背

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1 尤小泉;彭映杰;;一种基于指令预测的目标跟踪方法[J];电视技术;2010年02期

2 邵文坤;黄爱民;韦庆;;目标跟踪方法综述[J];影像技术;2006年01期

3 梁德群;阮文;;基于模型的线性组合目标跟踪方法[J];模式识别与人工智能;1995年04期

4 王思

本文编号：478256