本文關鍵詞：采用核相關濾波器的長期目標跟蹤

  更多相關文章： 核相關濾波器 長期目標跟蹤 空間正則化 支持向量機(SVM) 在線SVM分類器

【摘要】：針對核相關濾波器(KCF)跟蹤算法在目標跟蹤中存在尺度變化、嚴重遮擋、相似目標干擾和出視野情況下跟蹤失敗等問題,提出了一種基于KCF的長期目標跟蹤算法。該算法在分類器學習中加入空間正則化,利用基于樣本區(qū)域空間位置信息的空間權重函數調節(jié)分類器系數,使分類器學習到更多負樣本和未破壞的正樣本,從而增強學習模型的判別力。然后,在檢測區(qū)域利用Newton方法完成迭代處理,求取分類器最大響應位置及其目標尺度信息。最后,對最大響應位置的目標進行置信度比較,訓練在線支持向量機(SVM)分類器,以便在跟蹤失敗的情況下,重新檢測到目標而實現長期跟蹤。采用OTB-2013評估基準50組視頻序列驗證了本文算法的有效性,并與30種其他跟蹤方法進行了對比。結果表明:本文提出的算法跟蹤精度為0.813,成功率為0.629,排名第一,相比傳統KCF算法分別提高了9.86%和22.3%。在目標發(fā)生顯著尺度變化、嚴重遮擋、相似目標干擾和出視野等復雜情況下,本文方法均具有較強的魯棒性。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;
【關鍵詞】： 核相關濾波器 長期目標跟蹤 空間正則化 支持向量機(SVM) 在線SVM分類器
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61203076) 天津市自然科學基金資助項目(No.13JCQNJC03500)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言目標跟蹤是計算機視覺的最重要組成部分之一,其可用于監(jiān)控、人機交互和醫(yī)療圖像[1]。目標跟蹤,是在視頻序列的初始幀,給定目標的初始狀態(tài)(比如位置和尺寸),并在隨后的視頻序列中估計出目標的狀態(tài)。影響跟蹤算法性能的因素很多,比如尺度變化、遮擋、出視野等,目前也不存在

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3 王U，

本文編號：1049375