融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法

摘要：

针对TLD算法跟踪框在目标非刚性形变、旋转、背景杂乱等情景中容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合CN跟踪算法改进的T LD实时目标跟踪算法(T LD-CN).首先对跟踪框内区域计算图像显著性得到BRISK算法采样特征点的阈值,获得合适的特征点以建立旋转和尺度归一化的描述子,再融合颜色特征和纹理特征对前后帧跟踪框内描述子进行最优相似性匹配,得到匹配的特征点集合,对集合内特征点进行判别式字典的稀疏编码后,分别与CN跟踪框和T LD跟踪框的中心像素点进行相似度的度量,得到输出框调整的权重系数.实验结果表明,T LD-CN跟踪算法通过特征点度量出2种算法融合的权重值调整输出框,在目标形变、旋转、背景杂乱、快速运动等复杂跟踪情景中,具有很高的精度和成功率.权重系数自适应更新也避免了模型过拟合,达到实时跟踪效果.

关键词：TLD跟踪框、图像显著性、颜色特征、相似度、描述子

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省技术创新人才资助项目;云南省"万人计划"产业技术领军人才资助项目

在线出版日期：2020-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1215-1225