多粒度相关滤波视频跟踪方法

摘要：

视频跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向,跟踪算法往往通过融合多种类型的特征来实现较高的性能,但其中多数算法未能充分利用多个特征之间的粒度关系.为此,提出一种基于粒计算思维的多粒度相关滤波视频跟踪算法.对视频图像的特征进行划分,构造出基于各个粒度的相关滤波器并进行独立跟踪,在每帧中根据稳健性评估得分的高低选择最优结果.在此基础上,汇总各帧下的跟踪结果并作为最终输出.在OTB-2013和OTB-2015 2个公开数据集上进行实验,结果表明,与视频跟踪算法DCFNet相比,该算法在空间鲁棒性与时间鲁棒性上的精准度较高,特别是在快速运动、平面内外旋转和尺度变化的情况下,其具有良好的视频处理能力.

关键词：计算机视觉、目标跟踪、粒度关系、相关滤波、鲁棒性评估

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目;福建省自然科学基金

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：274-281