多时空感知相关滤波融合的目标跟踪算法

摘要：

为提高不同复杂环境下视频目标跟踪的可靠性,结合目标和背景的时空特性,提出一种基于多时空感知相关滤波融合的目标跟踪算法.该算法以相关滤波为基础,通过计算目标和滤波器在帧间变化的一致性,从而确立时间特性;以跟踪目标的邻域信息为基础,引入掩模矩阵,提取目标的空间信息.最后在目标函数中,构建时空感知约束项,强化相关滤波器对时空二元信息的学习能力,进而增强了滤波器对干扰信息的鲁棒性.为增强对不同复杂环境的适应能力,在视频颜色和方向梯度特征空间中搭建独立的时空感知相关滤波器,并建立二者跟踪结果的自适应融合机制,准确计算目标的位置和尺度,从而有效地提升算法对不同复杂环境的泛化能力.为验证算法的有效性,在OTB标准数据集上采用精度图和成功率图作为评价与11种算法开展了对比实验.实验结果表明,所提算法在多种复杂环境下,对遮挡、形变、光照变化和快速移动等干扰均具有良好的鲁棒性,并对目标能够进行有效的跟踪.

关键词：目标跟踪、时空特性、时空感知、相关滤波

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;河南省高等学校重点科研项目;河南省科技公关项目

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1840-1852