融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪

• 作者: 谢瑜 陈莹
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 相关滤波 稀疏重构 中心先验
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 106-113,224
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1807-0234

摘要

针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法.在跟踪过程中,通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关,构建目标颜色模型得到跟踪检测分数,将该检测分数与相关滤波检测分数进行融合,根据融合响应,利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题,同时利用中心先验图对存在误差的稀疏重构图进行修正,使得该目标跟踪框架能适应形变、光照等复杂变化.实验表明,该算法在准确性和鲁棒性方面要优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈莹	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	101	401	10.0	14.0
2	谢瑜	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	8	1	1.0	1.0