自适应上下文感知相关滤波跟踪

• 作者: 刘波 史国凯 李相民 许廷发 黄博
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 工学
• 关键词: 上下文感知 目标跟踪 自适应 卡尔曼滤波 APCE
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 原创文章
• 页码范围: 265-273
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CO.20191202.0265

摘要

针对上下文感知相关滤波目标跟踪算法中,上下文背景样本等值权重训练,对背景信息滤波过于平滑的问题,提出了一种自适应上下文感知相关滤波算法,同时为了解决目标遮挡的问题,引入一种新的遮挡判定指标.首先,提取目标上下左右4个方向的背景样本学习到滤波器中,利用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计,预测目标的运动方向.在滤波器训练时,对目标运动方向上的背景样本训练时赋予较多的权重;接着,在模型更新时引入一个新的遮挡判定指标APCE,只有当响应峰值和APCE数值分别一定比例大于各自的历史均值时,才对目标模型进行更新;最后将本文算法与当前一些主流的跟踪算法在CVPR 2013 Benchmark进行对比实验.仿真实验结果表明,本文算法的精准率和成功率分别为0.810和0.701,均优于其他算法,充分体现出了本文提出算法的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李相民	北京理工大学光电学院光电成像技术实验室	6	26	3.0	5.0
2	许廷发	北京理工大学光电学院光电成像技术实验室	60	505	13.0	19.0
3	刘波	北京理工大学光电学院光电成像技术实验室	12	155	6.0	12.0
4	黄博	北京理工大学光电学院光电成像技术实验室	3	2	1.0	1.0
5	史国凯	北京理工大学光电学院光电成像技术实验室	1	2	1.0	1.0