遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法
目的 复杂环境下,运动目标在跟踪过程中受尺度变换以及遮挡因素的影响,跟踪准确率较低.针对这一问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法.方法 首先选取第1帧图像的前景区域,训练目标的位置、尺度滤波器和GMS(grid-based motion statistics)检测器.然后,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域.最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值和峰值波动情况判断是否满足遮挡和更新条件.若遮挡,启动检测器检测目标位置,检测到目标位置后,更新目标模型;若更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成跟踪.结果 本文使用多尺度相关滤波方法作为算法的基本框架,对尺度变化目标跟踪具有较好的适应性.同时,利用目标模型更新机制和GMS检测器检索目标,有效地解决了遮挡情况下的目标丢失问题.在公开数据集上的测试结果表明,本文算法平均中心误差为5.58,平均跟踪准确率为94.2％,跟踪速度平均可达27.5帧/s,与当前先进的跟踪算法相比,本文算法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果.结论 本文提出一种新的遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法.实验结果表明,本文算法在不同的尺度变换及遮挡条件下能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性.
目标跟踪、安全监控、遮挡判别、尺度变换、相关滤波
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61172144;辽宁省自然科学基金项目20170540426;辽宁省教育厅基金项目LJ2017QL034,LJ2017ZL003;辽宁省教育厅一般基金项目LJYL049;重点实验室基金项目61421070101162107002
2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
1789-1800
