基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪

摘要：

针对相关滤波器(CF)的目标背景因没有根据时间建模而导致的性能不佳的问题,在方向梯度直方图(HOG)的基础上,提出一种基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪算法.从真实的背景中提取训练样本,通过增加训练样本来增强滤波器的分类能力;引入时间正则化,构建遮挡情况下目标重定位模块;采用交替方向乘子法(ADMM)优化求解目标,降低计算复杂度;采用线性插值策略来更新目标的位置和尺度.采用目标跟踪基准(OTB-2015)数据集中的100个视频序列与评价标准对本文所提出的算法进行性能测试.实验结果表明,基于时间正则化及背景感知的滤波器跟踪算法的精确度得分达到0.801,成功率得分为0.762,相比核相关滤波器(KCF)算法分别提高了20％和46.8％.本文算法能很好解决目标发生平面外旋转、目标被遮挡、背景嘈杂等情况下的视觉跟踪问题,具有良好的应用前景和较大的使用价值.

关键词：机器视觉、目标跟踪、相关滤波器、时间正则化、背景感知

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：223-232