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摘要:
针对目标发生形变、遮挡以及尺度变化导致跟踪失败的情况,本文提出了一种改进的多特征融合的目标跟踪算法.首先,通过计算方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gridients,HOG)和颜色命名(Color Names,CN)特征响应相邻两帧峰值旁瓣比(Peak-to-Sidelobe Ratio,PSR)的差值得到这两种特征的融合权重,用得到的权重对HOG和CN特征响应进行自适应融合,将第一次融合后的响应与颜色直方图特征获得的响应以固定权重进行二次融合,并根据融合结果确定目标中心位置.其次,结合最终目标响应值的PSR与其均值的差值变化,对位置相关滤波器和尺度相关滤波器的学习速率进行动态调整.最后,在OTB50标准数据集上进行实验验证,并和其他跟踪算法进行对比.实验结果表明:本文算法在多项性能指标上均优于其他算法,其中精度为81.9%,成功率为61.1%,能有效适应形变、遮挡以及尺度变化场景下的目标跟踪.
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文献信息
篇名 一种多特征融合的目标跟踪算法
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 目标跟踪 多特征融合 自适应更新
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 583-594
页数 12页 分类号 TP391.4
字数 5069字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20203506.0583
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何秋生 太原科技大学电子信息工程学院 94 485 11.0 19.0
2 张卫峰 太原科技大学电子信息工程学院 2 2 1.0 1.0
3 梁慧慧 太原科技大学电子信息工程学院 2 2 1.0 1.0
4 贾伟振 太原科技大学电子信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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多特征融合
自适应更新
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液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
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