基于改进空间正则化相关滤波器的运动目标跟踪研究

发布时间：2021-03-25 03:57

　　为降低光照、遮挡、尺寸变化等因素对目标跟踪过程的影响,提出在经典空间正则化核相关滤波基础上,增加遮挡检测及处理机制,并分别采用相似度计算与空间距离计算作为遮挡评判标准。在模型更新之前先判断遮挡是否存在,如有遮挡,则不更新模型;否则更新模型。提出搜索半径择优处理,分别以6种搜索半径进行目标跟踪,寻找最优搜索半径;进而提出特征择优处理,分别提取HOG特征、PHOG特征、Haar-like特征、LBP特征以及FHOG特征与改进算法结合,选取最佳特征。采用两组实验进行验证:分别采用经典KCF算法、Mean Shift算法、Fragment算法、DSST算法、经典SRDCF算法和改进SRDCF算法对Bolt2和Basketball两个视频中运动目标进行跟踪对比。实验结果表明:FHOG特征与改进空间正则化核相关滤波相结合,且在搜索半径为8个像素点时的跟踪性能最佳,优于其他经典跟踪算法,处理速度可达3. 7 fps。 

【文章来源】：机床与液压. 2019,47(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0前言
1 SRDCF算法简介
    1.1 原理简介
        （1） 训练阶段
        （2） 检测阶段
        （3） 模型更新阶段
    1.2 改进的SRDCF算法
2 参数及特征择优
    2.1 搜索半径择优
    2.2 特征择优
3 算法应用与性能评估
4 总结



本文编号：3098978