【摘要】：針對(duì)目標(biāo)跟蹤過程中的光照變化、背景混亂和目標(biāo)形變等問題,提出一種背景抑制的HS直方圖和核相關(guān)濾波雙模型融合的自適應(yīng)跟蹤算法。首先引入非線性核相關(guān)濾波跟蹤模型;其次提出背景抑制的HS顏色直方圖跟蹤模型,通過分離亮度分量以減小光照干擾,并采用背景加權(quán)突出目標(biāo)信息;然后提出一種自適應(yīng)融合策略,根據(jù)目標(biāo)與背景的HS特征相似度來動(dòng)態(tài)調(diào)整兩個(gè)模型融合權(quán)重,以降低背景混亂和目標(biāo)姿態(tài)變化的影響;最后針對(duì)目標(biāo)尺度變化問題,采用尺度金字塔估計(jì)策略進(jìn)行解決。在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,與現(xiàn)有算法相比,提出的算法能更好地降低光照、背景混亂等復(fù)雜因素干擾,且達(dá)到了工程應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求。
[Abstract]:An adaptive tracking algorithm based on the fusion of HS histogram and kernel correlation filter is proposed to solve the problems of illumination variation, background confusion and target deformation in the process of target tracking. Firstly, the nonlinear kernel correlation filter tracking model is introduced; secondly, the background suppression HS color histogram tracking model is proposed. The brightness component is separated to reduce the illumination interference, and the background weighting is used to highlight the target information. Then an adaptive fusion strategy is proposed to dynamically adjust the fusion weights of the two models according to the similarity of HS features between the target and the background in order to reduce the influence of background confusion and target attitude change. Finally, the scale pyramid estimation strategy is used to solve the problem of target scale change. Compared with the existing algorithms, the proposed algorithm can better reduce the interference of complex factors such as illumination and background confusion, and meet the real-time requirements of engineering applications.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61379151) 創(chuàng)新群體資助項(xiàng)目(61521003) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014BAH30B01) 青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61601513)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2421313