一种自适应模板更新的判别式KCF跟踪方法

• 作者: 宁欣 徐健 徐驰 李卫军 田伟娟
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 目标检测 高速核相关滤波算法 模板更新 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 121-126
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201806038

摘要

为了解决单目标跟踪算法中存在的目标旋转、遮挡和快速运动等挑战,提出了一种基于自适应更新策略的判别式核相关滤波器(kernelized correlation filter,KCF)目标跟踪新框架.构建了外观判别式模型,实现跟踪质量有效性的评估.构造了新的自适应模板更新策略,能够有效区分目标跟踪异常时当前目标是否发生了旋转.提出了一种结合目标检测的跟踪新构架,能够进一步有效判别快速运动和遮挡状态.同时,针对上述3种挑战,分别采用模板更新、目标运动位移最小化以及目标检测算法实现目标跟踪框的恢复,保证了跟踪的有效性和长期性.实验分别采用2种传统手动特征HOG和CN(color names)验证提出的框架鲁棒性,结果证明了提出的目标跟踪新方法在速度和精度方面的优越性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李卫军	中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室	31	502	10.0	21.0
7	徐健	中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室	40	478	10.0	21.0
8	宁欣	中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室	5	21	3.0	4.0
15	田伟娟		1	4	1.0	1.0
16	徐驰		1	4	1.0	1.0