旋转自适应的多特征融合多模板学习视觉跟踪算法

摘要：

目标发生旋转及遇到外界干扰时会给目标跟踪带来巨大挑战,针对该问题,文中提出旋转自适应的多特征融合多模板学习跟踪算法.首先,构建具有互补特性的多模板学习模型,全局滤波器模板用于跟踪目标,当判定滤波器模板确定全局滤波器模板被污染时,使用修正滤波器模板对全局滤波器模板进行修正.然后,将颜色直方图作为视觉补充信息和VGGNet-19特征图进行自适应融合,提升全局滤波器模板对目标外观的判别能力.最后,提出旋转自适应策略,采用改进的跟踪置信度,估计跟踪框最佳旋转角度,减轻目标旋转带来的全局滤波器模板性能衰退.在OTB-2013、OTB-2015数据集上的实验表明,文中算法的成功率和精确率较高.

关键词：目标跟踪;全局滤波器模板;旋转自适应;跟踪置信度

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;浙江省重点研发计划项目

在线出版日期：2021-10-15（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：787-797