融合TLD框架的DSST实时目标跟踪改进算法

• 作者: 保峻嵘 张晶 张江 黄浩淼
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: T LD检测器 边界效应 空间正则化 最优相似性匹配 朴素贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 1587-1598
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.09.009

摘要

针对目标快速运动导致的图像模糊,使DSS T算法难以区分目标与背景 信息,滤波器在训练阶段循环移位采集密集样本容易产生边界效应,导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合T LD框架的DSST实时目标跟踪改进算法(TLD-DSST).改进DSST算法的位置滤波器,通过空间正则化的方法加入权重系数矩阵,降低非目标区域的响应,对快速运动目标进行粗定位;与此同时,引入朴素贝叶斯分类器改进T LD检测器,提高检测器对目标与背景 信息的区分能力,然后将DSS T目标响应的位置与T LD检测器得到的目标区域进行最优相似性匹配,得到精确定位的结果.通过T LD检测器正负样本在线更新机制,不断优化算法的鲁棒性.实验结果表明,T LD-DSS T算法对于快速运动等复杂情景下的目标跟踪,具有很高的精确度和成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄浩淼		1	0	0.0	0.0
2	张江		1	0	0.0	0.0
3	张晶		1	0	0.0	0.0
4	保峻嵘		3	1	1.0	1.0