基于相关滤波器的自适应目标跟踪

• 作者: 刘玉杰 李华 李宗民 王国瑞
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 相关滤波器 目标跟踪 自适应跟踪
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 视觉与图像
• 页码范围: 198-203
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4205字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2017020198

摘要

针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法在遮挡情况下通常会跟踪失败问题,提出一种目标边缘增强的自适应核相关滤波器算法.首先通过核相关滤波器找出目标位置,对目标位置区域进行边缘增强,使目标特征更突出,提高分类器性能,然后通过计算目标位置的响应强度自适应的改变模板的学习率参数,使检测模板适应外界环境的变化.实验选取15段公开视频序列进行测试,与现有几种相关滤波器进行比较,相对于结果最好的KCF算法的平均中心位置误差减少了9.6像素,平均成功率提高了7.55%,平均距离精度提高了21.62%.实验结果表明在目标被遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下,该算法有较强的适应性,具有重要的研究和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李华	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	189	3087	30.0	49.0