融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪
目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法.方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图(histogram of oriented gradients,HOG)特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果.结果 在OTB(object tracking benchmark) 2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB 13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3％和83.3％,成功率分别为87％和78.3％.结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪.实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量.
目标跟踪、分级深度特征、时间上下文信息、多峰值判定、模型更新
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61403266
2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
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