融合HOG与颜色特征的长时运动目标跟踪方法

摘要：

针对彩色的视频序列,传统的核相关滤波(KCF)跟踪方法没有考虑其中的颜色信息,且缺少遮挡处理方案,当目标在遮挡、光照变化等因素的影响下,不能很好地处理.本文结合HSV空间颜色信息,提出了一种多特征融合和对目标的丢失进行处理的跟踪方法,并且采用重检测的方法来应对目标丢失的问题.选取了公开测试视频集中的23段具有一定挑战性的视频序列,经过试验测试后,对比经典的KCF方法,平均中心位置误差(CLE)减少了29.51像素,平均距离精度提升了23.87％.实验结果表明:在目标发生快速运动、形态变化、遮挡、旋转等复杂情况下均具有较强的鲁棒性.

关键词：目标跟踪、核相关滤波、遮挡处理、特征融合、重检测

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61462052

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：76-79,90