基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

摘要：

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.

关键词：核相关滤波、目标跟踪、循环矩阵、多特征融合

所属期刊栏目：57

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：四川省科技厅基础应用研发项目19YYJC2411

在线出版日期：2020-10-28（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：697-703