【摘要】：針對空間正則化相關(guān)濾波(SRDCF)跟蹤算法在目標(biāo)跟蹤中旋轉(zhuǎn)變化、超出視野和嚴(yán)重遮擋情況下存在跟蹤失敗的問題,提出了一種基于自適應(yīng)卷積特征的目標(biāo)跟蹤算法。對VGG-Net模型中conv3-4層卷積特征進(jìn)行主成分分析,利用自適應(yīng)降維技術(shù)將conv3-4層特征維數(shù)由256維降至130維。在檢測區(qū)域求取分類器最大響應(yīng)位置及其目標(biāo)尺度信息,并對最大響應(yīng)位置的目標(biāo)進(jìn)行置信度比較,訓(xùn)練在線支持向量機(jī)(SVM)分類器,以便在跟蹤失敗的情況下,重新檢測到目標(biāo)而實(shí)現(xiàn)長期跟蹤。計(jì)算跟蹤位置的峰旁比,選取可靠跟蹤結(jié)果,更新模型。采用OTB-2015評估基準(zhǔn)的100組視頻序列進(jìn)行測試,并與38種跟蹤方法進(jìn)行對比,驗(yàn)證了本文算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文算法跟蹤精度為0.804,成功率為0.607,排名第一,與SRDCF算法相比,兩者分別提高了1.9%和1.5%。針對目標(biāo)發(fā)生旋轉(zhuǎn)變化、超出視野和嚴(yán)重遮擋等復(fù)雜情況,本文算法均具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the spatial regularization correlation filtering (SRDCF) tracking algorithm has the problem of tracking failure in the case of out-of-sight and severe occlusion, a target tracking algorithm based on adaptive convolution feature is proposed. Based on the principal component analysis of the convolution feature of conv3-4 layer in VGG-Net model, the characteristic dimension of conv3-4 layer is reduced from 256-dimension to 130D by adaptive dimensionality reduction technique. The maximum response position and its target scale information of the classifier are obtained in the detection region, and the confidence degree of the target in the maximum response position is compared. The online support vector machine (SVM) classifier is trained in case of tracking failure. Re-detect the target for long-term tracking. The peak to side ratio of tracking position is calculated, the reliable tracking results are selected, and the model is updated. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by using 100 sets of video sequences evaluated by OTB-2015 and compared with 38 tracking methods. The experimental results show that the tracking accuracy of this algorithm is 0.804 and the success rate is 0.607, ranking first. Compared with SRDCF algorithm, the two algorithms are improved by 1.9% and 1.5% respectively. This algorithm is robust for complex situations such as rotation, out-of-field and severe occlusion.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61203076) 天津市自然科學(xué)基金(13JCQNJC03500)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2377763