结合特征在线选择与协方差矩阵的压缩跟踪算法

• 作者: 张红颖 李灿锋
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩跟踪 特征在线选择 协方差矩阵 分类器 自适应更新
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1051-1059
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20172504.1051

摘要

本文从3个方面对原始压缩跟踪算法进行改进,以提高其在复杂场景下的鲁棒性和准确性.首先,提出一种结合特征在线选择的压缩跟踪算法,通过计算相邻两帧同维特征所服从的高斯分布曲线的Hellinger距离来度量特征的置信水平,从特征池中选择置信水平较高的特征,并融合特征的置信水平构造贝叶斯分类器.然后,在压缩跟踪框架下引入协方差矩阵以增强算法对目标的表达能力,把Haar-like特征和协方差矩阵相结合构建目标模型,取最大响应值所对应的候选样本作为跟踪结果.最后,优化分类器参数的更新方式,根据目标模板与跟踪结果的相似度来自适应更新分类器参数.改进算法的平均跟踪成功率比原算法提高了25%,平均跟踪精度比原算法提高了22%.相比于原始压缩跟踪算法,本文算法具有更高的跟踪鲁棒性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红颖	中国民航大学电子信息与自动化学院	43	200	8.0	13.0
2	李灿锋	中国民航大学电子信息与自动化学院	1	4	1.0	1.0