改进的SAMF目标跟踪算法

摘要：

在基于视觉的目标跟踪过程中, 当目标被遮挡时, 跟踪算法精度往往下降.针对该问题, 在SAMF跟踪算法基础上, 提出一种基于图像分块重检测的改进算法.通过寻找最佳目标位置的方法优化SAMF算法, 提高目标跟踪的准确率.利用图像分块及样本逐一测试的方法设计重检测模块, 当目标因遮挡而无法稳定跟踪时, 启动重检测模块, 根据重检测后的最大响应值找出目标中心点, 并引入模型自动更新策略对目标位置进行更新, 避免出现跟踪漂移的现象.采用9个目标跟踪标准测试集进行对比实验, 结果表明, 该算法较SAMF算法平均距离精度提高了38％, 且优于KCF、CN、CSK等其他目标跟踪算法.

关键词：目标跟踪、相关滤波、重检测、遮挡、模型更新策略

所属期刊栏目：45

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61571361;陕西省国际合作交流项目2017KW-013;西安邮电大学研究生创新基金CXJJ2017004

在线出版日期：2019-05-31（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：258-264