结合相位一致性的度量学习跟踪

摘要：

目的 目标跟踪在实际应用中通常会遇到一些复杂的情况,如光照变化、目标变形等问题,为提高跟踪的准确性和稳定性,提出了一种基于相位一致性特征的度量学习跟踪方法.方法 首先对目标区域提取相位一致性特征,其次结合集成学习和支持向量机的优点,利用度量学习的思想进行区域的相似性判别,以此来确定目标所在位置.跟踪的同时在线更新目标模型和度量矩阵从而实现自适应性.结果 算法的有效性在有外观、光照变化及遮挡等具有挑战性的视频序列上得到了验证,并与当前几种主流方法进行了跟踪成功率和跟踪误差的定量比较,实验结果显示本文算法在4组视频上的跟踪误差平均为15个像素,跟踪成功率最低的也达到了80％,优于其他算法,具有更好的跟踪准确性和稳定性.结论 本文设计并实现了一种基于度量学习的跟踪新方法,利用较少的训练样本即可学习到有判别力的度量矩阵.该跟踪方法对目标特征的维数没有限制,在高维特征空间的判别中更有优势,具有较好的通用性,在有外观、光照变化及遮挡等复杂情况下,均能获取较为准确和稳定的跟踪效果.

关键词：视觉跟踪、相位一致性、度量学习、外观变化、自适应

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273273;教育部博士点专项基金项目20121101110043National Natural Science Foundation of China61273273

在线出版日期：2017-04-18（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：297-304