【摘要】：針對(duì)常規(guī)的相關(guān)濾波跟蹤算法不能很好地適應(yīng)目標(biāo)尺度變化,而基于尺度金字塔的相關(guān)濾波跟蹤算法雖然取得較高的跟蹤精度,卻在跟蹤速度上大打折扣的問(wèn)題,提出一種簡(jiǎn)單快速的自適應(yīng)目標(biāo)尺度的相關(guān)濾波跟蹤算法.首先對(duì)目標(biāo)模板進(jìn)行對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換,把目標(biāo)的尺度變化轉(zhuǎn)化為位移信號(hào);然后對(duì)目標(biāo)模板變換前后分別提取HOG特征,并建立位移與尺度的濾波模型;最后在相關(guān)濾波框架下同步跟蹤目標(biāo)的位移與尺度因子,并將二者融合得到目標(biāo)跟蹤框.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的跟蹤精度略低于基于尺度金字塔的相關(guān)跟蹤算法,而跟蹤速度卻達(dá)到后者的2倍以上.
[Abstract]:The conventional correlation filter tracking algorithm can not adapt to the change of target scale well, but the correlation filter tracking algorithm based on scale pyramid can achieve high tracking accuracy, but the tracking speed is greatly reduced. A simple and fast correlation filter tracking algorithm based on adaptive target scale is proposed. Firstly, the logarithmic polar coordinate transformation of the target template is carried out to transform the scale change of the target into the displacement signal, and then the hog feature is extracted before and after the target template transformation, and the filtering model of displacement and scale is established. Finally, the displacement and scale factors of the target are tracked synchronously under the frame of correlation filter, and the target tracking frame is obtained by merging the two factors. The experimental results show that the tracking accuracy of the algorithm is slightly lower than that of the correlation tracking algorithm based on the scale pyramid, but the tracking speed is more than twice that of the latter.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)瞬態(tài)物理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273076)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 柏柯嘉;;一種改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年18期

2 倫云飛;陳書(shū)楊;;基于多特征的粒子濾波跟蹤算法[J];計(jì)算機(jī)光盤(pán)軟件與應(yīng)用;2013年14期

3 沈玉娟;王健;;基于粒子濾波跟蹤方法研究[J];儀表技術(shù);2010年03期

4 馬加慶;韓崇昭;;一類(lèi)基于信息融合的粒子濾波跟蹤算法[J];光電工程;2007年04期

5 李由;張恒;李立春;;基于多測(cè)量融合的粒子濾波跟蹤算法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2007年05期

6 鄧文壇;張三同;余純;;一種改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法的研究[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2008年03期

7 陳善靜;楊華;曾凱;張紅;王一程;;基于遺傳算法的粒子濾波跟蹤算法[J];光電工程;2010年10期

8 張笑微;師改梅;周建雄;石頭;彭定明;程紅霞;;結(jié)合顏色和結(jié)構(gòu)信息的粒子濾波跟蹤算法[J];光電工程;2008年10期

9 劉亞輝;賈慶軒;孫漢旭;高欣;;視頻序列的多特征粒子濾波跟蹤方法[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào);2011年S1期

10 陳聰;閔華清;羅榮華;;一種基于多信息融合的粒子濾波跟蹤算法[J];信息化縱橫;2009年10期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 吳川;;基于DSP平臺(tái)的粒子濾波跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)[A];第八屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 高丙坤;李文超;王帥;;一種改進(jìn)的粒子濾波跟蹤算法[A];第二十九屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 朱明清;基于粒子濾波的魯棒視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 周潔蕓;GPGPU加強(qiáng)的3D粒子濾波跟蹤算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

2 單浩宇;面向無(wú)人機(jī)伴飛的多核相關(guān)濾波跟蹤算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

3 李恒暉;復(fù)雜背景動(dòng)態(tài)建模與粒子濾波跟蹤方法[D];中國(guó)民航大學(xué);2009年

4 薛孝琴;基于改進(jìn)Mean-Shift算法的粒子濾波跟蹤的應(yīng)用研究[D];武漢科技大學(xué);2009年

5 唐曉梅;面向視頻的粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2011年

6 吳迪;基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];東北大學(xué);2009年

7 張曉利;基于粒子濾波跟蹤的步態(tài)特征提取算法研究[D];山東大學(xué);2010年

8 王月領(lǐng);基于粒子濾波的感興趣視頻目標(biāo)跟蹤的技術(shù)研究[D];寧波大學(xué);2009年

9 王松林;基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤研究[D];南京理工大學(xué);2014年

10 張寶亮;粒子濾波目標(biāo)成像跟蹤算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年

，

本文編號(hào)：2123673