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基于相關(guān)濾波器的長(zhǎng)時(shí)視覺(jué)目標(biāo)跟蹤方法

發(fā)布時(shí)間:2020-01-27 14:48
【摘要】:為解決相關(guān)濾波器(CF)在跟蹤快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)存在跟蹤失敗的問(wèn)題,提出一種結(jié)合了核相關(guān)濾波(KCF)跟蹤器和基于光流法的檢測(cè)器的長(zhǎng)時(shí)核相關(guān)濾波(LKCF)跟蹤算法。首先,使用跟蹤器跟蹤目標(biāo),并計(jì)算所得跟蹤目標(biāo)的峰值響應(yīng)強(qiáng)度(PSR);然后,通過(guò)比較峰值響應(yīng)強(qiáng)度(PSR)與經(jīng)驗(yàn)閾值大小判斷目標(biāo)是否跟蹤丟失,當(dāng)目標(biāo)跟蹤丟失時(shí),在上一幀所得目標(biāo)附近運(yùn)用光流法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo),得到目標(biāo)在當(dāng)前幀中的粗略位置;最后,在此粗略位置處再次運(yùn)用跟蹤器得到精確位置。與核相關(guān)濾波(KCF)、跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測(cè)(TLD)、壓縮跟蹤(CT)、時(shí)空上下文(STC)等4種跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在距離精確度和成功率上都表現(xiàn)最優(yōu),且分別比核相關(guān)濾波(KCF)跟蹤算法高6.2個(gè)百分點(diǎn)和5.1個(gè)百分點(diǎn),表明所提算法對(duì)跟蹤快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有很強(qiáng)的適應(yīng)能力。
【圖文】:

中心距離,精確度,檢測(cè)機(jī)制


實(shí)驗(yàn)參數(shù)再檢測(cè)模塊中,經(jīng)驗(yàn)閾值T為6,高斯分布σ=i酠N,M、N分別為目標(biāo)圖像塊的行、列像素?cái)?shù)量。2.1LKCF與KCF對(duì)比實(shí)驗(yàn)為說(shuō)明CN顏色特征和再檢測(cè)機(jī)制對(duì)提高KCF跟蹤效果的作用,本文進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),F(xiàn)定義在KCF上只引入CN顏色特征的算法記為cKCF,只引入再檢測(cè)機(jī)制的算法記為rKCF,兩者都引入則為本文長(zhǎng)時(shí)核相關(guān)濾波器(LKCF)。實(shí)驗(yàn)使用OTB-50數(shù)據(jù)集[27]中的Deer視頻比較KCF、cKCF、rKCF及LKCF性能差異。首先繪制精確度圖,如圖1所示,并使用20個(gè)像素點(diǎn)時(shí)的精確度作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其次,為直觀地呈現(xiàn)個(gè)算法的差異,還繪制了中心距離誤差圖,如圖2所示。圖1中心距離精確度Fig.1Centerdistanceprecision圖2中心距離誤差Fig.2Centerdistanceerror從圖1可以看出rKCF和LKCF的精度達(dá)到了100%,即在所有幀中,跟蹤目標(biāo)的中心坐標(biāo)與真實(shí)標(biāo)定值之間的歐氏距離都小于20個(gè)像素值。KCF的距離精度達(dá)到了87%,cKCF為90%,只比KCF多3個(gè)百分點(diǎn),相比而言,在KCF基礎(chǔ)上引入再檢測(cè)機(jī)制的rKCF則增加了13個(gè)百分點(diǎn),可看出再檢測(cè)機(jī)制可以顯著提高跟蹤效果。從圖2可以觀察到,KCF和cKCF在25幀附近中心距離產(chǎn)生了巨大偏差,而rKCF和LKCF此時(shí)表現(xiàn)出色,具體從圖3可看出在24幀所有跟蹤器都能較準(zhǔn)確跟蹤,在25幀KCF和cKCF跟蹤失敗,引入再檢測(cè)機(jī)制的rKCF和LKCF此時(shí)卻跟蹤成功,證明再檢測(cè)機(jī)制對(duì)提高跟蹤魯棒性的作用(注:圖3中目標(biāo)框線型對(duì)應(yīng)圖1中各跟蹤器線型,圖3(a)中4個(gè)跟蹤框重合)。在圖2中55

跟蹤算法,距離精度,閾值


5290.5230.3560.3640.3860.1730.3640.3700.1450.090Woman0.9970.9360.9380.9360.1910.1660.2040.1590.6150.258均值0.6510.5690.5890.5120.5760.5290.2840.2550.3440.233從表1中可看出,本文算法的距離精確度均值為0.651,成功率均值為0.569,是5種跟蹤算法中綜合表現(xiàn)最好的,,且分別比KCF高6.2個(gè)百分點(diǎn)和5.1個(gè)百分點(diǎn)。為更形象地表現(xiàn)測(cè)試結(jié)果,圖4、圖5分別給出了5種跟蹤算法在15組測(cè)試視頻中,在不同閾值下的距離精確度和成功率。圖45種跟蹤算法在不同閾值下的距離精度Fig.4DPof5trackingalgorithmsatdifferentthresholds圖55種跟蹤算法在不同閾值下的成功率Fig.5SRof5trackingalgorithmsatdifferentthresholds表2為5種跟蹤算法在測(cè)試視頻序列上的運(yùn)行速度對(duì)比結(jié)果,從結(jié)果可看出,本文提出的LKCF算法運(yùn)行速度排名第4,與最快的789.5幀每秒尚有差距,但仍能滿足實(shí)時(shí)跟蹤要求。表25種跟蹤算法運(yùn)行速度對(duì)比Tab.2Runningspeedcomparisonof5trackingalgorithms算法平均每秒處理幀數(shù)算法平均每秒處理幀數(shù)LKCF49.3CT106.7KCF270.1STC798.5TLD38.83結(jié)語(yǔ)為解決基于相關(guān)濾波理論的跟蹤器在跟蹤快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)目標(biāo)丟失問(wèn)題,本文在核相關(guān)濾波(KCF)跟蹤算法的基礎(chǔ)上引入CN顏色特征及基于光流法的再檢測(cè)機(jī)制,提出了一種長(zhǎng)時(shí)核相關(guān)濾波(LKCF)跟蹤算法,該算法可在目標(biāo)跟蹤丟失時(shí)重新獲得目標(biāo)并繼續(xù)跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法在距離精確度均值和準(zhǔn)確度均值分別比KCF跟蹤算法高6.2、5.7個(gè)百分點(diǎn),與近年來(lái)4個(gè)優(yōu)秀算法比較,在跟蹤快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)魯棒性最好,能滿足實(shí)時(shí)跟蹤?

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