基于多个相关滤波器的行人跟踪尺度算法

摘要：

外观、尺度变化是行人跟踪的难点,解决行人多尺度跟踪问题是增强算法实用性的关键因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基础上,本文采用多个相关滤波器(如头部、臀部)辅助身体躯干滤波器的匹配跟踪.通过获得图像帧(除第一帧外)与初始帧的行人头部和臀部之间的距离变化率来缩放搜索面积,解决目标定位不准确和时间浪费的问题;通过调整目标框的尺寸,解决目标模板逐渐包括背景特征或者逐渐被局部特征取代的问题.在VOT2016的18个有明显尺度变化的行人场景视频序列上进行了测试,实验结果表明所提算法具有更高的跟踪准确率.

关键词：行人多尺度跟踪、相关滤波器相互辅助、KCF(核相关滤波器)、搜索范围、跟踪准确率

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：沈阳市高层次创新人才支持计划项目RC170490;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N172608005, N182608004;国家自然科学基金资助项目61471110,61733003

在线出版日期：2019-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1228-1233,1239