融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法

• 作者: 付红姣 刘玉杰 李华 李宗民
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 深度学习 多模板 核相关滤波器 多尺度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 792-799
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5400字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17378

摘要

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7％和12.4％.

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