基于改进核相关滤波器的目标跟踪算法

被引:8
作者
江维创
张俊为
桂江生
机构
[1] 浙江理工大学信息学院
关键词
核相关滤波器; 目标跟踪; 分类器响应; 遮挡检测; 目标搜索;
D O I
10.19678/j.issn.1000-3428.0048918
中图分类号
TM713 [电力系统短路]; TP391.41 [];
学科分类号
080802 ; 080203 ;
摘要
在跟踪场景中,目标自身和背景会发生不可预测的变化,给目标跟踪带来较大困难。针对该问题,建立一种基于核相关滤波器(KCF)处理遮挡的跟踪算法。根据前向分类器响应最大值的分布特征建立遮挡处理模型,采用阈值方法进行遮挡检测,在目标受到遮挡之后通过块区域螺旋搜索方法进行目标搜索,在目标搜索过程中计算滑动框的响应判定是否为目标。在OTB测试序列集的测试结果表明,与Staple、DSST、KCF、SST算法相比,该算法在跟踪准确度上比次优方法提高6. 1%,在跟踪成功率上比次优方法提高1. 5%。
引用
收藏
页码:222 / 227
页数:6
相关论文
共 7 条
[1]   基于自重构粒子滤波算法的目标跟踪 [J].
王宇霞 ;
赵清杰 ;
蔡艺明 ;
王博 .
计算机学报, 2016, 39 (07) :1294-1306
[2]   智能视频监控技术综述 [J].
黄凯奇 ;
陈晓棠 ;
康运锋 ;
谭铁牛 .
计算机学报, 2015, 38 (06) :1093-1118
[3]   一种尺度自适应的Mean Shift跟踪算法 [J].
张凤军 ;
赵岭 ;
安国成 ;
王宏安 ;
戴国忠 .
计算机研究与发展, 2014, 51 (01) :215-224
[4]  
Visual Tracking:an experimental survey .2 Smeulders A W M,Chu D M,R.C ucchiara,et al. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intel igence . 2013
[5]  
Visual tracking with online multiple instance learning .2 Babenko B,Yang M-H,Belongie S. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2009
[6]  
Robust object tracking via sparsity-based collaborative model .2 ZHONG W,LU H CH,YANG M H. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) . 2012
[7]  
Histograms of oriented gradients for human detection .2 Dalal N,Triggs D. Proceedings of Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2005