融合HOG特征的相关滤波视频跟踪

• 作者: 李梅云 杨文元 欧丰林
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 视频目标跟踪 相关滤波 HOG特征 特征融合与分解
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 516-525
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.03.014

摘要

计算机视觉领域的目标跟踪已取得巨大进展,但在视频跟踪中,平面外旋转和形状变化的性能方面还有提升空间.本文提出一种基于方向梯度直方图HOG特征,结合图像灰度值把HOG特征加以融合和分解,以提升视频跟踪的变形和尺度变换的性能.首先提取目标区域的HOG的31维特征和灰度值;其次,将灰度值作为1维特征,与HOG特征融合成32维向量HOG32;进而将HOG32分解成2部分特征,分别为HOG1和HOG2;最后,通过对HOG1、HOG2和HOG32特征响应值的比较,选择最大值位置作为预测的下一帧的位置.实验在OTB-2013和OTB-2015这2个数据集上进行,与其他5个算法的比较结果表明,该方法在平面外旋转、变形、复杂背景等方面获得良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李梅云		4	5	2.0	2.0
2	杨文元	闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室	14	33	3.0	5.0
3	欧丰林		6	1	1.0	1.0