采用核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪

发布时间：2017-09-30 09:08

  本文关键词：采用核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪

  更多相关文章： 核相关滤波器 目标跟踪 自适应尺度 正则化最小二乘分类器

【摘要】：由于现存的大多数基于检测的跟踪器都没有解决尺度变化问题,本文在传统的基于检测的目标跟踪框架下设计了一种尺度估计策略,并给出了基于核相关滤波器的自适应尺度目标跟踪算法。该算法利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,通过对核相关滤波器的在线学习完成目标位置和尺度的检测,并在线更新核相关滤波器。为了验证本文算法的有效性,选取了10组场景复杂的视频序列进行测试,并与其它5种优秀跟踪方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法比上述5种优秀跟踪方法中的最优者的平均距离精度提高了6.9%,且在目标发生尺度变化、光照变化、部分遮挡、姿态变化、旋转、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 核相关滤波器 目标跟踪 自适应尺度 正则化最小二乘分类器
【基金】：国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2013AA7031010B)
【分类号】：TP391.41;TN713
【正文快照】： 2.中国科学院大学,北京100049)1引言目标跟踪在计算机视觉中具有非常重要的地位,其在许多领域均有重要应用,如成像制导、视频监控、运动分析及人机交互等[1]。目标跟踪本质上就是通过处理非平稳的,随时间变化的目标和背景图像流来获得感兴趣目标在图像中的位置等信息[2]。经过

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本文编号：947305