利用最佳伙伴相似性的改进空间正则化判别相关滤波目标跟踪

• 作者: 李雪晴 杨德东 杨福才 毛宁
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 最佳伙伴相似性 判别式相关滤波 空间正则化
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 492-502
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 7380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182602.0492

摘要

针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题,提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法.首先,以SRDCF算法为基础,利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计问题;然后,利用一种新颖的鲁棒模板匹配技术,通过融合空间权重、相关滤波得分和最佳伙伴相似性得分来估计候选目标位置,解决遮挡情况下的目标重定位问题;最后,采用自适应模板更新策略解决遮挡情况下模板漂移问题.本文采用OTB-2013数据集评估本文算法的性能,同时与34种流行算法进行比较,结果表明本文算法的精确度得分和成功率得分分别为0.853和0.648,相比传统的SRDCF算法分别提高1.79% 和3.51%.本文算法能很好地解决目标遮挡、尺度变化和形变情况下的目标跟踪问题,具有一定研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨德东	河北工业大学控制科学与工程学院	14	68	4.0	8.0
2	毛宁	河北工业大学控制科学与工程学院	12	116	5.0	10.0
3	李雪晴	河北工业大学控制科学与工程学院	5	16	2.0	4.0
4	杨福才	河北工业大学控制科学与工程学院	8	56	3.0	7.0