特征融合和模型自适应更新相结合的相关滤波目标跟踪

发布时间：2017-06-27 05:01

  本文关键词：特征融合和模型自适应更新相结合的相关滤波目标跟踪，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：提出了一种基于自适应特征融合和自适应模型更新的相关滤波跟踪算法(CFT)。该算法在跟踪的训练阶段利用损失函数计算特征的自适应权重,在检测阶段对不同特征的响应图进行加权求和,从而实现了响应图层面的自适应特征融合。设计了自适应的模型更新策略,采用响应图的峰值旁瓣比判断是否发生遮挡或错误跟踪,据此决定是否在当前帧更新目标模型。在11个视频序列上对所提算法进行了实验,验证了所采用的自适应特征融合策略和自适应模型更新策略的有效性。与多个传统的采用单特征的相关滤波跟踪算法进行了比较,结果显示,所提算法的跟踪精度和成功率典型值分别提升了18.2%和11.5%。实验结果验证了特征融合和自适应模型更新对跟踪算法的改进具有指导意义。
【作者单位】： 军械工程学院2系;中国人民解放军63813部队;中国人民解放军66285部队;
【关键词】： 视觉跟踪 相关滤波跟踪 特征融合 模型自适应更新
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61141009)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目标跟踪是计算机视觉领域的基础性研究,在精密控制、自动驾驶、安全监控等场景有着广泛的应用[1-2]。自上世纪80年代,跟踪算法的研究主要经历了光流法[3]、基于mean shift的跟踪[4]和基于粒子滤波的跟踪[5]等。近十年来,许多学者采用机器学习方法设计鲁棒的跟踪算法,使

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