改进的SAMF目标跟踪算法

• 作者: 刘颖 吴玲风 李大湘 李娜
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 相关滤波 重检测 遮挡 模型更新策略
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术及应用
• 页码范围: 258-264
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 5992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049232

摘要

在基于视觉的目标跟踪过程中, 当目标被遮挡时, 跟踪算法精度往往下降.针对该问题, 在SAMF跟踪算法基础上, 提出一种基于图像分块重检测的改进算法.通过寻找最佳目标位置的方法优化SAMF算法, 提高目标跟踪的准确率.利用图像分块及样本逐一测试的方法设计重检测模块, 当目标因遮挡而无法稳定跟踪时, 启动重检测模块, 根据重检测后的最大响应值找出目标中心点, 并引入模型自动更新策略对目标位置进行更新, 避免出现跟踪漂移的现象.采用9个目标跟踪标准测试集进行对比实验, 结果表明, 该算法较SAMF算法平均距离精度提高了38％, 且优于KCF、CN、CSK等其他目标跟踪算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖	西安邮电大学通信与信息工程学院	89	428	10.0	17.0
2	李娜	西安邮电大学通信与信息工程学院	26	95	6.0	8.0
3	李大湘	西安邮电大学通信与信息工程学院	30	78	6.0	7.0
4	吴玲风	西安邮电大学通信与信息工程学院	2	6	2.0	2.0