多特征融合的多模板协同相关跟踪
针对目标跟踪中的目标尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题,本文提出多特征融合的协同相关跟踪算法.首先,本文用多种特征构建目标外观模型,提高目标模型的鲁棒性,增强跟踪的抗形变能力和抗光照变化能力.然后,利用定点优化策略,解决多模板滤波优化问题,获得最佳滤波参数,通过多模板相关滤波算法估计目标位置,利用改进的尺度池方法解决目标尺度变化问题.最后,利用目标置信度判别跟踪目标是否发生遮挡,当目标发生遮挡时,利用CUR滤波模块重新检测目标,解决遮挡情况下跟踪任务.本文利用OTB-2013数据集中的方法测试本文算法,实验表明本文算法的整体成功率和精确度为0.622和0.830,本文算法在目标发生尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题情况下,能准确、可靠地跟踪目标,具有一定研究价值.
机器视觉、目标跟踪、多模板协同滤波、多特征融合
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61203076;天津市自然科学基金项目No.13JCQNJC03500 Supported by National Natural Science Foundation of China61203076;Natural Science Foundation of Tianjin,China13JCQNJC03500
2017-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
153-162