结合特征置信度的背景感知相关滤波跟踪算法

摘要：

基于相关滤波的跟踪算法表现突出,然而在复杂跟踪环境下跟踪器很容易发生预测错误而导致跟踪失败.针对这一问题,提出一种结合特征置信度的背景感知跟踪算法.首先,采用较大的样本采集区域捕捉背景信息对滤波器训练,利用二次项替换及交替方向乘子法对模型进行快速求解.在颜色特征、方向梯度直方图特征以及灰度特征等多特征融合的基础上,根据目标响应大小对每个特征通道动态计算特征置信度,通过特征置信度加权来训练新的滤波器.为提高滤波器鲁棒性,结合APCE和特征置信度对滤波器进行高置信度更新.所设计的算法在OTB100数据集上与多个优秀相关滤波算法进行对比,实验结果显示,该算法在多种复杂场景下均具有较好的准确性和实时性.

关键词：滤波跟踪算法;背景感知;特征置信度;APCE;背景信息捕捉;特征融合;滤波器训练

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73-34;TP391.4

资助基金：广东省自然科学基金项目2016A030313520

在线出版日期：2021-11-08（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：72-79