基于相關(guān)濾波器的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤
[Abstract]:In order to solve the problem of tracking failure in the case of occlusion, an adaptive Kernel correlation filter (KCF) algorithm with edge enhancement is proposed for the traditional kernel correlation filter (KCF) tracking algorithm. Firstly, the target location is found by the kernel correlation filter, and the edge of the target location region is enhanced, which makes the target feature more prominent and improves the performance of the classifier. Then, the learning rate parameters of the template are adaptively changed by calculating the response strength of the target position, so that the detection template adapts to the change of the external environment. The experiment selected 15 segments of open video sequences to test, compared with several existing correlation filters, compared with the best result of the KCF algorithm, the average center position error is reduced by 9.6 pixels. The average success rate increased by 7.55 and the average distance accuracy increased by 21.62. The experimental results show that the algorithm has strong adaptability and has important research and application value in complex cases such as object occlusion, rotation and fast motion.
【作者單位】: 中國(guó)石油大學(xué)(華東)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379106) 山東省中青年科學(xué)家獎(jiǎng)勵(lì)基金項(xiàng)目(BS2010DX037) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011) 浙江大學(xué)CAD&CG國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(A1315) 中央高;究蒲谢痦(xiàng)目(13CX06007A,14CX06010A,14CX06012A)
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):2259600
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