改进的KCF实时目标跟踪算法

• 作者: 杨岱翼 柴宏伟 王岳环
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 核相关滤波(KCF) 跟踪范围 动态学习率 目标响应强度 长时间跟踪
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 面向机器人的图像识别
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.200106

摘要

提出了一种改进的核相关滤波(KCF)实时目标跟踪算法.增加初始化跟踪范围自适应的策略,同时在跟踪过程中采用动态学习率.利用初始化跟踪范围自适应方法对跟踪目标响应趋势进行快速判断,若响应值快速衰减,则扩大跟踪范围.动态学习率的设定也与目标响应强度密切相关,当目标响应强度较高时,目标学习率较高,增加模型的鲁棒性;当目标响应值低时,模型学习率降低,减少模型保护的噪声信息.最后介绍了DSP6455定点单核定点处理器上的算法移植工作,实测耗时为23 ms,满足实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岳环	华中科技大学人工智能与自动化学院	35	270	9.0	15.0
5	柴宏伟	华中科技大学人工智能与自动化学院	1	1	1.0	1.0
6	杨岱翼	华中科技大学人工智能与自动化学院	1	1	1.0	1.0