结合学习速率调整的尺度自适应核相关滤波跟踪算法*

摘要：

提出一种结合学习速率调整的尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法.通过使用核相关滤波器获得目标的初步位置,使用低复杂度的尺度估计来提高算法对目标发生尺度变化的适应能力,同时也保证了跟踪速度;采用相邻两帧图像之间的平均差分析图像变化,并按平均差的大小来分段调整目标模型的学习速率,解决了目标发生严重遮挡时的跟踪失败问题.通过和5种经典的目标跟踪算法进行实验对比,结果表明:所提算法能够很好地适应目标发生尺度变化、严重遮挡、背景干扰等复杂环境,同时具有231 帧/s的实时跟踪速度.

关键词：核相关滤波、目标跟踪、尺度估计、平均差、学习速率

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：基金项目:国家重点研发计划资助项目2018YFD0400900;教育部中移动创新基金资助项目MCM20170204

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：121-124